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Modulhandbuch für den
Bachelorstudiengang
Allgemeine und Digitale Forensik
vom 07.10.14
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Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Inhaltsverzeichnis
Modulbeschreibung für das 1. Semester ................................................................................................. 4
Grundlagen der Mathematik ................................................................................................................ 4
Informatik I: Programmierung .............................................................................................................. 6
Einführung in die Computerforensik .................................................................................................... 8
Grundlagen der Physik ...................................................................................................................... 11
Modulbeschreibung für das 2. Semester ............................................................................................... 13
Biologie für Forensiker ....................................................................................................................... 13
Biometrie/Statistik .............................................................................................................................. 14
Datenbanken ...................................................................................................................................... 15
Allgemeine Forensik I ........................................................................................................................ 17
Studium Generale .............................................................................................................................. 19
Informatik II Algorithmen und Datenstrukturen .................................................................................. 22
Rechnernetze/ Netzwerktechnologien ............................................................................................... 25
Modulbeschreibung für das 3. Semester ............................................................................................... 27
Allgemeine Forensik II ....................................................................................................................... 27
Einführung in die IT-Sicherheit........................................................................................................... 29
Data Mining ........................................................................................................................................ 31
System- und Netzwerkadministration/ Netzwerksicherheit ................................................................ 33
Wissenschaftliches Oberseminar....................................................................................................... 35
Digitale Bildverarbeitung in der Forensik ........................................................................................... 36
Modulbeschreibung für das 4. Semester ............................................................................................... 38
Straf- und Strafprozessrecht .............................................................................................................. 38
Betriebssysteme und Digitale Spuren ................................................................................................ 39
Verschlüsselungstechnik ................................................................................................................... 41
Komplexpraktikum Forensische Methoden ........................................................................................ 42
Kriminalistik Sachbeweis und Tatortarbeit ......................................................................................... 44
Kriminologie ....................................................................................................................................... 45
Modulbeschreibung für das 5. Semester ............................................................................................... 46
Ontologie und Semantik – Textmining ............................................................................................... 46
Internet und Internetartefakte – Hacking, Angriffsanalyse, Suchmuster ........................................... 48
Datenvisualisierung und Wiederherstellung von Daten ..................................................................... 50
Softwareprojekt .................................................................................................................................. 52
Modulbeschreibung für das 6. Semester ............................................................................................... 54
Praxisprojekt (12 Wochen) ................................................................................................................. 54
Bachelorprojekt .................................................................................................................................. 55
Modulbeschreibung für die Wahlmodule ............................................................................................... 57
Grafiksysteme .................................................................................................................................... 57
Echtzeitverarbeitung .......................................................................................................................... 59
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Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Web Analytics .................................................................................................................................... 61
Biosimulation ...................................................................................................................................... 63
Biodatenbanken ................................................................................................................................. 65
C++ .................................................................................................................................................... 67
C# ....................................................................................................................................................... 69
Systemprogrammierung ..................................................................................................................... 71
Parallelverarbeitung ........................................................................................................................... 73
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Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Modulbeschreibung für das 1. Semester
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name Grundlagen der
Mathematik
ECTS Credits
10
Kürzel - short form
Semester
- semester 1
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Teil I: Algebra:
Allgemeines Ziel des Moduls ist eine Einführung in die Grundlagen der
Mathematik. Die Schwerpunkte des Moduls liegen in der Vermittlung
grundlegender mathematischer Begriffe, die für das Verständnis weiter-
führender Lehrveranstaltungen wesentlich sind. Die Studierenden erler-
nen die Benutzung der mathematischen Sprache und Symbolik.
Teil II: Analysis:
Allgemeines Ziel des Moduls ist die Vermittlung und Vertiefung grundle-
gender Begriffe der Differential- und Integralrechnung. Grundlegender
Fertigkeiten und Fähigkeiten beim Umgang mit mathematischen und lo-
gischen Operationen und algorithmischen Tätigkeiten werden dabei ge-
fördert und gefestigt. Zudem werden typische Denkweisen der Mathe-
matik und Informatik vermittelt und vertieft. Es erfolgt eine Schulung und
ein Training des Denkvermögens, insbesondere des analytischen und
auch schnellen Erfassens komplexer Zusammenhänge. Durch Hinweise
und Tipps zur Anwendung mathematischer Methoden und Denkweisen
in den Wissenschaften und in der Praxis werden die Studenten befähigt,
mathematische Methoden für ihr Fachgebiet zielgerichtet anzuwenden.
Lehrinhalte - content
Teil I: Algebra:
Mengen, Abbildungen, Relationen, Grundbegriffe der Aussagen- und
Prädikatenlogik, Boole'sche Algebra, Vollständige Induktion, Zahlendar-
stellungen, Polynomarithmetik, modulare Arithmetik, Körper, Vektor-
räume, Matrizen, Determinanten, Lineare Gleichungssysteme
Teil II: Analysis:
Mengenlehre als Sprache der Mathematik und Informatik, Grundbegriffe der Theorie der reellen Zahlen, reelle Zahlenfolgen und Grenzwerte, Dif-ferenzierbarkeit, Ableitungen erster und höherer Ordnung, Untersu-chung von Funktionen mit Hilfe ihrer Ableitungen, Integrale und ihre Ei-genschaften, Berechnung von Integralen, Anwendungen der Integral-rechnung, spezielle Funktionen.
Lehrmethoden - methods
Vorlesungen mit Folien, Beamer-Präsentationen, Tafel; Übungen, Präsentationen und Animationen, Gruppengespräche
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. Kristan Schneider Prof. Peter Tittmann
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Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
Teil I: Algebra: 150 Stunden, davon - 30 Stunden Vorlesung (entspr. 2 SWS) - 30 Stunden Seminar (entspr. 2 SWS) - 90 Stunden Selbststudium, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorberei-tung und Prüfung
Teil II: Analysis: 150 Stunden, davon - 30 Stunden Vorlesung (entspr. 2 SWS) - 30 Stunden Seminar (entspr. 2 SWS) - 90 Stunden Selbststudium, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorberei-tung und Prüfung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
Grundlagen der
Mathematik
Teil I: Algebra
2
2
0
Testat
schriftliche
Prüfung 120
Minuten
10
Teil II: Analysis 2 2 0 Testat
Empf. Literatur - literature
Teil I: - P. Stingl: Mathematik für Fachhochschulen: Technik und Infor-
matik, Hassner - G. Fischer: Lineare Algebra, Springer - Meinel, Mundhenk: Mathematische Grundlagen der Informatik.
Mathematisches Denken und Beweisen - Eine Einführung, Teub-ner-Verlag, 2002.
Teil II: - H. Heuser: Lehrbuch der Analysis, Teil 1, Teubner Verlag - Neunzert (Hrsg.): Analysis 1, Springer-Verlag - Pforr, Schirotzek: Differential- und Integralrechnung für Funktio-
nen mit einer Variablen, Teubner-Verlag
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Biotechnologie, Allgemeine und Digitale Forensik
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Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang - course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss - degree
Bachelor Sc.
Modulname - module name
Informatik I: Pro-
grammierung
ECTS Credits
5
Kürzel - short form
Semester
- semester 1
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language
deutsch Dauer
- duration 1 Sem.
Ausbildungsziele - objectives
In diesem Modul sollen die Studenten grundlegende Fach- und Methodenkompetenz im Bereich der objektorientieren Programmierung. Neben der Vermittlung von Syntax und Semantik der Programmiersprache JAVA steht dabei der Erwerb methodischer Kompetenz bei der Problem-Modellierung im Vordergrund. Ziel ist eine Einführung der Studenten in die Fragestellungen, Methoden und Hilfsmittel der Informatik im Rahmen einer exemplarischen Einführung in die Grundkonzepte moderner Programmiersprachen. Die Studenten erwerben bzw. kennen die notwendigen theoretischen Grundkenntnisse und praktischen Fähigkeiten und Fertigkeiten für das systematische Programmieren im Kleinen als Voraussetzung für alle weiteren Informatik-Module. Darüber hinaus wird eine Angleichung des Wissenstandes der Studierenden aus unterschiedlichen vorgelagerten Bildungseinrichtungen auf dem Gebiet Informatik angestrebt. Durch die Bearbeitung von Programmierbeispielen im Praktikum, einschließlich der Interpretation der Ergebnisse im Sinne der Aufgabenstellung, werden die Studierenden befähigt, einfache praxisrelevante Problemstellungen selbständig zu analysieren und zu implementieren. Durch die gemeinsame Erarbeitung der Lösungen und Diskussion innerhalb der Seminare wird die Sozialkompetenz der Studierenden erhöht.
Lehrinhalte - content Grundbegriffe der Informatik, Rechneraufbau nach von Neumann
Grundkonstrukte für die Formulierung und Darstellung von Algorith-
men und ihre programmiersprachliche Umsetzung
elementare Daten und Datenstrukturen von Programmiersprachen
und
ihre konkrete Realisierung
Hilfsmittel zur systematischen Programmentwicklung (grafischer
Entwurf, einfache Entwurfsmuster)
Verwendung und Erstellung von Dokumentationen als integraler Be-
standteil des Programmierens
Lernmethoden - methods
Die Vorlesung vermittelt das notwendige theoretische Grundwissen und
demonstriert es an einfachen Beispielen.
Im Seminar wird das in der Vorlesung erworbene Wissen in der Diskus-
sion vertieft und durch Seminarvorträge der Studenten ergänzt. Weiter-
hin werden dort die in den Praktika selbständig zu realisierenden Aufga-
benstellungen vorgestellt und dabei gezeigt, wie die erworbenen Kennt-
nisse für ihre Lösung eingesetzt werden können. Für das Selbststudium
werden konkrete Anregungen gegeben.
Dozententeam verantwortlich
Prof. Dr. D. Pawlaszczyk, und Mitarbeiter
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Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
- lecturers
Teilnahme- voraussetzungen
- admission
Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 90 Stunden Lehrveranstaltungen
60 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Empf. Literatur
- literature H. Balzert: Lehrbuch Grundlagen der Informatik, Heidelberg, 2005
H. Herold et al: Grundlagen der Informatik, Pearson Studium IT, 2012.
Online-Dokumentationen und Tutorien der verwendeten Programmiersprache
Verwendung
- application Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
Lerneinheiten - units
V S P PVL
Prüfungsleis-tungen/ Wich-tung/ Dauer
Credits
in SWS
Informatik I: Program-mierung
2 2 2 - schriftliche
Prüfung 90 Mi-nuten
5
8
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang - course Allgemeine und Digi-
tale Forensik
Abschluss - degree
Bachelor Sc.
Modulname - module name
Einführung in die
Computerforensik
ECTS Credits
5
Kürzel - short form 3-ECOFO Semester
- semester 1
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language
deutsch Dauer
- duration 1 Sem.
Ausbildungsziele - objectives
Teil I: Computerforensik: Die Studierenden lernen die Grundkonzepte und Vorgehensweisen in der digitalen Forensik kennen und vergleichen diese mit Ansätzen der klassischen Forensik. Es werden die Besonderheiten und Eigenschaften digitaler Spuren im forensischen Umfeld herausgearbeitet. Teil II: Nutzung von Betriebssystemen: Einführung in die Benutzung von Multitasking-Betriebssystemen, wie z.B. Linux. Die Studenten erwerben konkrete Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im effizienten Umgang mit modernen Betriebssystemen. Dies ist eine entscheidende fachliche Grundlage für alle späteren Tätigkeiten in der Computerforensik. Die Studenten sollen Betriebssysteme mit ihren wichtigsten Eigenschaften aus Benutzersicht verstehen und als Arbeitsplattform selbständig und effizient benutzen können. Insofern vermittelt das Modul vor allem informatische und zum Teil technologische Fachkompetenzen sowie praktische Kompetenzen hins. Benutzung und Programmierung.
Lehrinhalte - content Teil I: Computerforensik: Grundprinzipien der digitalen Forensik und Austauschprinzip von
Locard (in der physikalischen und virtuellen Welt) Einordnung der digitalen Forensik in das Konzept der
Kriminalwissenschaften Vorkommen und Eigenschaften digitaler Spuren und Einordnung
in das Locard‘sche Austauschprinzip Vorgehensmodelle Abgrenzung der Begriffe Modell, Prozess und Methode SAP-Modell, KCGD-Modell, BSI-Modell Vorstellung des investigativen Prozesses von Casey Definition Bildforensik und Steganographie Begriffe Betriebssysteme und Filesysteme im forensischen
Umfeld Teil II: Nutzung von Betriebssystemen:
Grundeigenschaften, Konzepte und Bedienung moderner Betriebssys-
teme am Beispiel von Linux:
Benutzeroberflächen, Kommandozeile Dateisystem Prozesssystem Shells inkl. Shellprogrammierung
Lernmethoden - methods
Teil I: Computerforensik: Vorlesungen mit Folien, Beamer-Präsentationen, Tafel
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Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Teil II: Nutzung von Betriebssystemen
Die Vorlesung vermittelt Grundwissen und Konzepte zu Betriebssyste-
men aus Benutzersicht.
Im Praktikum wird die effiziente Benutzung eines Betriebssystems, wie
z.B. Linux, geübt. Die grafische Benutzeroberfläche spielt dabei nur am
Anfang eine Rolle, überwiegend wird die Benutzung konkreter Komman-
dos geübt, da diese die Grundlage für das Shell-Scripting sind. Im Zu-
sammenhang mit solchen Kommandos wird gleichzeitig das Wissen
über bestimmte Konzepte (z.B. Dateiverwaltung, Zugriffsrechte, Pro-
zess-Hierarchie) vertieft bzw. gefestigt. Für die ersten Schritte gibt es
relativ klare Vorgaben, im weiteren Verlauf rückt die selbständige Arbeit
in den Vordergrund bis hin zur völlig selbständigen Erarbeitung von
Shell-Skripts zur Lösung diverser Aufgaben.
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. D. Labudde (Teil I),
Prof. Dr. U. Schneider (Teil II)
und Mitarbeiter
Teilnahmevorausset-zungen
- admission
keine
Arbeitslast - workload h/w
Insgesamt 150 Stunden:
Teil I: Computerforensik 40 Stunden, davon
- - 15 Stunden Vorlesung (entspr. 1 SWS)
- - 25 Stunden Selbststudium, Prüfungsvorbereitung und Prüfung
Teil II: Nutzung von Betriebssystemen 110 Stunden, davon: - - 15 Stunden Vorlesung (entspr. 1 SWS) - - 30 Stunden Praktikum (entspr. 2 SWS) - - 65 Stunden Selbststudium, vertiefende praktische Übungen am
(eigenen) Rechner, Prüfungsvorbereitung und Prüfung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Empf. Literatur
- literature Teil I: Computerforensik - Dewald, A.; Freiling F.: Forensische Informatik: Books on
Demand, 2015 - Brian Carrier: File System Forensic Analysis. Addison-Wesley,
2005. Teil II: Betriebssysteme (Benutzersicht) - Online-Dokumentation/Hilfesystem des Betriebssystems - Gulbins, J.; Obermayr, K.; Snoopy: Linux. Berlin: Springer, 2010. - Herold, H.: Linux/Unix-Grundlagen. München u.a.: Addison
Wesley, 2003
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungs-
leistungen/
Wichtung/
Dauer
Credits in SWS
Computerforensik
Teil 1: Einführung
in die
Computerforensik
2
0
0
schriftliche
Prüfung 60
Minuten
(3/10) 5
Teil 2: Grundlagen
Betriebs-
systeme
1 0 2
schriftliche
Prüfung 60
Minuten
(7/10)
10
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
- Wolfinger, Chr.: Keine Angst vor UNIX/Linux. Berlin: Springer, 2013.
- Wolfinger, Chr.: Linux-Unix-Kurzreferenz. Berlin: Springer, 2013 - Schaffrath, W.: Grundkurs UNIX/Linux. Braunschweig: Vieweg,
2003. - Online-Kursmaterial zu Linux
Verwendung
- application Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
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Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
Grundlagen der
Physik
ECTS Credits 5
Kürzel - short form
Semester
- semester 1
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Das Grundlagenmodul Physik vermittelt Fach- und Methodenkompe-tenzen, auf die sich die Studierenden in allen technischen Fachgebie-ten beziehen können. Es werden physikalische Zusammenhänge und komplexe Kenntnisse auf den für Ingenieure relevanten Gebieten be-trachtet und die Aneignung der physikalischen Denk- und Arbeitswei-sen sowohl der experimentellen als auch in grundlegenden Ansätzen der theoretischen Physik vermittelt. Die physikalischen Gesetzmäßig-keiten werden hinsichtlich ihrer technischen Anwendung an ausgewähl-ten Beispielen diskutiert. Die Studierenden sollen befähigt werden, phy-sikalische und technische Aufgabenstellungen umfassend zu erkennen und qualitativ und quantitativ mit Hilfe von Modelle zu beschreiben. Das Lehrgebiet soll dazu beitragen, experimentelle Fähigkeiten zu entwi-ckeln und die Studierenden in die Lage versetzen, sich in neue natur-wissenschaftliche Fachgebiete selbstständig einzuarbeiten.
Lehrinhalte - content
Mechanik: Kinematik, Dynamik der Punktmasse, Kräfte, Feldbegriff, bewegte Bezugssysteme, Punktmassensysteme, starrer Körper, de-formierbarer Körper
Schwingungen und Wellen: mechanische Schwingungen, Kopplung von Schwingern, mechanische Wellen, Wellengleichung und ihre Lö-sung, Überlagerung, Interferenz, Reflexion, Wellenwiderstand, ste-hende Wellen, Dopplereffekt
Wärme: makroskopische und mikroskopische Beschreibung des ide-alen Gases, Maxwellsche Geschwindigkeitsverteilung, Erster Haupt-satz der Wärmelehre, spezifische Wärmekapazität von Gasen und Festkörpern, reales Gas, Phasenumwandlungen, latente Wärme, Zweiter Hauptsatz der Wärmelehre, Kreisprozesse nach Carnot und Stirling, Wärmekraftmaschine, Kühlmaschine und Wärmepumpe, Wärmetransport
Lehrmethoden - methods
Der Lehrinhalt wird in den Vorlesungen unterstützt durch Experiment dar- geboten und von den Studenten nachgearbeitet. Anhand vorge-gebener Aufgaben soll der Student selbstständiges Lösen der Prob-leme erlernen. Im Seminar werden die Lösungen besprochen, wobei in der Diskussion nochmals alle Details, wie Randbedingungen und Vernachlässigungen erörtert werden, um auf das Wesentliche auf-merksam zu machen. Gegebenenfalls werden unterschiedliche Lö-sungswege aufgezeigt und ihre Vor- und Nachteile abgewogen. Im Praktikum wird anhand von Versuchen gelernt, wie durch Messungen physikalische Gesetze aufgestellt oder Materialkonstanten bestimmt werden können. Dabei wird besonderer Wert auf die Analyse der da-bei auftretenden Fehler gelegt.
Dozententeam verantwortlich
- lecturers Prof. Dr. rer. nat. Andreas Fischer
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Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
Grundlagen der
Physik 2 1 1
La-bor-
testat
schriftliche Prü-
fung 90 Minu-
ten
5
Empf. Literatur - literature
- Hering, E., Martin R., Stohrer M.: Physik für Ingenieure. VDI-Verlag Düsseldorf
- Paus H.: Physik in Experimenten und Beispielen. Carl Hanser Ver-lag München
- Naumann H., Schröder G.: Bauelemente der Optik. Carl Hanser Verlag München
- Müller P., Heinemann H., Krämer H., Zimmer H.: Übungsbuch Phy-sik. Fachbuchverlag Leipzig
Verwendung - application
Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
13
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Modulbeschreibung für das 2. Semester
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
Biologie für Fo-
rensiker
ECTS Credits 5
Kürzel - short form
03-BIOFO Semester
- semester 2
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (SS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Lehrinhalte - content
Lehrmethoden - methods
Vorlesungen mit Folien, Beamer-Präsentationen, Tafel; Übungen, Präsentationen und Animationen, Gruppengespräche
Dozententeam verantwortlich
- lecturers Prof. Dr. rer. nat. Petra Radehaus
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits
in SWS
Biologie für Fo-
rensiker 2 2 0 -
schriftliche Prü-
fung 90 Minuten 5
Empf. Literatur - literature
-
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Allgemeine und Digitale Forensik
14
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
Biometrie/Statistik ECTS Credits
5
Kürzel - short form
03-BIOST Semester
- semester 2
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (SS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Lehrinhalte - content
Lehrmethoden - methods
Vorlesungen mit Folien, Beamer-Präsentationen, Tafel; Übungen, Präsentationen und Animationen, Gruppengespräche
Dozententeam verantwortlich
- lecturers Prof. Dr. rer. nat. Egbert Lindner
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 75 Stunden Lehrveranstaltungen 75 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits
in SWS
Biometrie/ Sta-
tistik 3 2 0
Testat
schriftliche Prü-
fung 120 Minuten 5
Empf. Literatur - literature
-
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Allgemeine und Digitale Forensik, Biotechnolo-gie
15
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang - course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss - degree
Bachelor Sc.
Modulname - module name
Datenbanken ECTS Credits
5
Kürzel - short form 03-DABA Semester
- semester 4. Sem.
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (SS)
Unterrichtssprache - teaching language
deutsch Dauer
- duration 1 Sem.
Ausbildungsziele - objectives
Entwurf und Anwendung von Datenbanken (DB) als Schlüsseltechnolo-
gie des Informationsmanagements. DB-Systeme sind ein zentraler Ein-
satzbereich für Informatiker.
Der Studierende soll in die Lage versetzt werden, DB-Systeme lege artis
zu entwickeln und sich in unbekannten DB-Strukturen zurechtzufinden.
Neben den fachspezifischen Kenntnissen wird der übergreifende Cha-
rakter von Informationssystemen auf der Basis bereits erworbenen Infor-
matik-Wissens betont. Dies soll die Grundlage für die Anwendung in
nachfolgenden Fächern und der beruflichen Praxis liefern.
Auf die DB-Theorie wird insoweit Wert gelegt, wie sie in der DB-Praxis
benötigt wird.
Lehrinhalte - content Grundlagen der Datenbanken (Hierarchische DB, Netz-DB, Relationale
DB, Obj.-Rel-DB), SQL, mathematische Grundlagen,
DB-Modellierung (Architektur, Redundanz, NULL-Wertbehandlung, ER-
Diagramm, relationales Diagramm, Beziehungstypen, Meta-Informatio-
nen), Integrität, Constraints, Transaktionen, Normalformentheorie, Me-
thodik des Erkennens von Datenbankstrukturen, Performance, Daten-
schutz und –sicherheit, DBMS-Administration (Grundlagen)
Lernmethoden - methods
Vorlesung und Übung (Arbeit mit DBMS ORACLE, Erlernen von SQL und
praktischer Umgang mit einer DB)
Prüfung: Primär DB-Abfragen an einer dem Prüfling unbekannten Daten-
bank, es sind die erforderlichen SQL-Befehle gefragt. Dabei steht ledig-
lich der DB-Account zur Verfügung. ER-Diagramm etc. können ggf. er-
stellt werden. Unterlagen sind zugelassen.
Dozententeam verantwortlich
- lecturers Prof. Dr. rer. biol. hum. Rudolf Stübner
Teilnahmevorausset-zungen
- admission
Grundlagen der Informatik (empfohlen)
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon
60 Stunden Lehrveranstaltungen
90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching und Prüfungen - examination
Lehreinheiten
- units
V S P PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits
in SWS
Datenbanken 2 0 2 - schriftliche Prü-
fung 90 Minuten 5
16
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
(Zur Prüfung: Primär DB-Abfragen an einer dem Prüfling unbekannten
Datenbank, es sind die erforderlichen SQL-Befehle gefragt. Dabei steht
lediglich der DB-Account zur Verfügung. ER-Diagramm etc. können ggf.
erstellt werden. Unterlagen sind zugelassen)
Empf. Literatur - literature
Conolly/Begg: Database Systems, Addison-Wesley
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Angewandte Informatik, Mathematik in Digitalen
Medien, Medieninformatik / Interaktives Entertainment, Allgemeine und
Digitale Forensik
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Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang - course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss - degree
Bachelor Sc.
Modulname - module name
Allgemeine Fo-
rensik I
ECTS Credits
5
Kürzel - short form 03-AFOR1 Semester
- semester 2
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (SS)
Unterrichtssprache - teaching language
Deutsch Dauer
- duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Die Studierenden lernen Grundprinzipien der Biometrie und deren Ver-
wendung in der forensischen Fallarbeit kennen. Ausgehend vom Spu-
renbegriff wird im Prozess der Analyse der Unterschied zwischen Iden-
tifizierung und Authentifizierung durch die Verwendung von biometri-
schen Merkmalen des Menschen deutlich. Somit erhalten die Studie-
rendne Einblick in die Prozesskette der klassischen Fallanalyse.
Lehrinhalte - content Begriffsbestimmung Forensik und Kriminalwissenschaften
Tatort – Spur und Einteilung, Kategorisierung (Materialspuren,
Formspuren, Gegenstandsspuren und Siuationsspuren)
Tatortarbeit
Statistische und bioinformatische Grundlagen sowie Biometrische
Verfahren
Digitale Forensik (Einteilung und Vorgehen)
Techniken der Tatortvermessung
Der Mensch als Spurenträger und Prozess der Spurenübertragung
Physikalische und biologische Eigenschaften von Blut
Tropfen und Musteranalyse
Biometrie
Eigenschaften biometrischer Parameter
Iriserkennung, Finger und Gesicht
Identifizierung und Audentifizierung
Aktive und passive Merkmale
Schrifterkennung und Stimmenanalyse
Morphognostik und Morphometrie – Begrifflichkeiten und Definitio-
nen
Lernmethoden - methods
Seminaristische Vorlesung mit Beamer-Präsentation und Tafelan-schrieb
Ausgewählte Schauversuche Betreutes Praktikum am Rechner Studentische Vorträge (Team- und Einzelarbeiten)
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Dirk Labudde und Mitarbeiter
Teilnahmevorausset-zungen
- admission
keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon
75 Stunden Lehrveranstaltung
75 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung und Prü-
fung
18
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Empf. Literatur
- literature Grundlagen der Kriminalistik/ Kriminologie. Lehr- und
Studienbriefe Kriminalistik/Kriminologie, Band 1 Berthel, R.; Mentzel, Th.;
Neidhardt, K.White (ed),Crime Scene to Court, The Essentials of Forensic Science, The Royal Society of Chemistry, London, 2004
M. Benecke, Dem Täter auf der Spur. So arbeitet die moderne Kriminalbiologie - Forensische Entomologie und Genetische Fingerabdrücke, Lübbe Verlag, 2006
B. Herrmann, K.S. Saternus, Biologische Spurenkunde , Bd.1, Kriminalbiologie 1; Springer Verlag, Berlin, 2007
Alan Gunn: Essential ForensicBiology, 2009, Wiley Introduction to Statistics for Forensic Scientists, David Lucy, Wiley, 2006
Ralph Rapley, David Whitehouse: Molecular Forensics, 2007,
Wiley
Verwendung
- application Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
Lerneinheiten - units
V S P PVL
Prüfungsleistun-gen/ Wichtung/
Dauer Credits
in SWS
Allgemeine Foren-
sik I 2 1 2 -
schriftliche Prüfung 90 Minuten
5
19
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang - course
Allgemeine und Di-gitale Forensik
Abschluss - degree
Bachelor
Modulname - module name
Studium Generale
ECTS Credits 5
Kürzel - short form
Semester - semester
2
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/op-tional
Pflicht Häufigkeit - frequency jährlich (SS)
Unterrichtssprache - teaching langu-age
deutsch;
im Lernbereich Sprachen:
Fremdsprache
Dauer - duration
1 Semester
Ausbildungsziele
objectives
Die Teilnehmer verfügen über grundsätzliche, fächerübergreifende
Schlüsselkompetenzen, in den folgenden Bereichen:
der Förderung inter- und transdisziplinären Denkens zwischen den
Natur-, Ingenieurs- und Sozialwissenschaften
der historischen Einordnung aktueller Fragen und Probleme der
modernen Gesellschaft
der weltanschaulichen wie politischen Orientierung in der Demokra-
tie und in Bezug auf Menschenrechtsfragen
der Entwicklung von (Fremd-)Sprach- und interkultureller Kompe-
tenz
der Bewältigung sozialer und kommunikativer Anforderungssituati-
onen (Gesprächsführung, Präsentation, Moderation, Verfassen von
wissenschaftlichen Texten)
der Persönlichkeitsentwicklung (Selbstkompetenz, Teamkompe-
tenz, zivilgesellschaftliches Engagement etc.) der gesunden Le-
bensweise zum Erhalt und der Verbesserung der körperlichen und
geistigen Leistungsfähigkeit
20
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Lehrinhalte - content Lernbereich – Sprachen (Pflicht)
Vermittlung und Vertiefung relevanter Fachterminologie zu ausge-wählten Themen im (z.B. data security, data mining, cryptography, securing a crime scene etc.)
Wiederholung formaler Kommunikationsfertigkeiten wie Telefonie-ren, E-mails, Posterpräsentation, Trend-beschreibungen, academic writing
Wiederholung relevanter grammatischer Strukturen wie conditional clauses, passive forms, u.a.
Lernbereich – Wissen und Gesellschaft (Wahlpflicht) Die Studierenden können im Zeitraum der o.g. zwei Semester ein jeweils aktuelles Angebot wählen (die aktuellen Angebote mit weiteren Inhalts-angaben werden semesterweise veröffentlicht, siehe https://www.insti-tute.hs-mittweida.de/index.php?id=4356)
Lernbereich – Person und Kommunikation (Wahlpflicht) Die Studierenden können im Zeitraum der o.g. zwei Semester (Kommu-nikationstraining/Sport nur im regulären Semester) ein jeweils aktuelles Angebot wählen (die aktuellen Angebote mit weiteren Inhaltsangaben werden semesterweise veröffentlicht, siehe https://www.institute.hs-mitt-weida.de/index.php?id=4356)
Lernmethoden - methods
Lernbereich - Englisch
Seminare mit Theorieinput, Textarbeit, Übungen, Paar-, Gruppen- und
Projektarbeit
Lernbereich – Wissen und Gesellschaft
Trainings mit Theorieinput, praktischen Übungen, Rollenspielen, Vide-
ofeedback, Gruppendiskussionen, thematisch orientierte Spiele
Lernbereich - Person und Kommunikation
Trainings mit Theorieinput, praktischen Übungen, Rollenspielen, Vide-
ofeedback, Gruppendiskussionen, thematisch orientierte Spiele
DozentInnenteam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Stefan Busse DozentInnenteam: Dipl. Soz.päd. Kornelia Beer, Dipl.-Lehrerin Birgit Blum, M.A. Marika Claus, Dipl.-Phil. Jutta Dinnebier, Prof. Dr. Wolfgang Faust, Dipl.-Lehrerin Sabine Feige, Prof. Dr. Christoph Meyer, Dr. Gun-ter Süß und Lehrbeauftragte
Teilnahmevorausset-zungen
- admission
Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen (entspricht 4 SWS) 90 Stunden Vor- und Nachbearbeitung der Lehrveranstaltungen
21
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Lerneinheitsformen – mode of teaching
und Prüfungen
- examination
Lerneinheiten
- units
V S P PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits
in SWS
Studium Gene-rale
Teil 1: Techni-sches Englisch
0 2 0
Referat 15 min., Testat schriftlich
schriftliche Prüfung
90 Minuten (3/5)
5
Teil 2: Wahlbe-reich Person und Kommunikation
0 2 0 -
Beleg, alterna-tiv schriftliche
Prüfung 60 Minuten al-ternativ 15 Mi-nuten mündli-che Prüfung
(2/5)
Empf. Literatur
- literature Esteras, Infotech - English for computer users, Student’s Book,
Cambridge University Press, 2002.
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Allgemeine und Digitale Forensik
22
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
Informatik II Algo-
rithmen und Da-
tenstrukturen
ECTS Credits
5
Kürzel - short form
03-ALDA Semester
- semester 2
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (SS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
In diesem Modul steht die Vertiefung der Fach- und Methodenkompe-tenzen im Bereich der Programmierung im Vordergrund:
• Die Studierenden verfügen insbesondere über vertiefte Kenntnisse be-zogen auf die Bereiche interne und externe Datenverwaltung (ein-schließlich der Ein- und Ausgabe), Abschätzung des Aufwands einfa-cher Algorithmen (z.B. für Such- und Sortierprobleme)
• Jeder Teilnehmer kann Unterschiede, Vor- und Nachteile von speziel-len Datenstrukturen (Listen, Felder, Assoziativ-Speicher) benennen.
• Die Teilnehmer sind in der Lage, systematisch nach Fehlern in Pro-grammen zu suchen bzw. diese zu validieren. Sie kennen und verwen-den Werkzeuge wie Debugger und Profiler.
• Die Studenten besitzen vertiefte Kenntnisse im Bereich der program-miertechnischen Umsetzung von praxisrelevanten Problemstellungen.
Das Modul vermittelt darüber hinaus Kernkompetenzen, die den Studie-renden in die Lage versetzen, algorithmische Probleme effizient lösen zu können. Es werden Standarddatenstrukturen, algorithmische Verfah-ren und klassische Probleme mit ihren Lösungen vermittelt. Neben der Vorlesung erwirbt der Student durch die selbständige Lösung algorith-mischer Probleme im begleitenden Praktikum Fachkompetenz. Es wer-den typische praktische Probleme bearbeitet und deren Lösungen von den Studierenden vorgestellt. Auf diese Weise werden auch fachüber-greifende Schlüsselkompetenzen (Kommunikation, Präsentation) und Methodenkompetenzen (Wissenserwerb, Methodik, Didaktik) vermittelt.
Lehrinhalte - content
Mathematische Grundlagen:
Begriffe und Definitionen,
Zeit- und Raumkomplexität,
Landau-Symbolik.
Standarddatenstrukturen, Aufwandsbetrachtungen:
linear (Liste, Schlange, Stapel),
Bäume (Suchbäume, balancierte Bäume),
Halden,
Graphen,
Suchverfahren:
Textsuche,
Hashing,
Sortieralgorithmen,
Algorithmische Paradigma:
Greedy Methode,
Teile und Herrsche,
Backtracking,
23
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Branch and Bound,
Dynamische Programmierung,
P-NP-Problem.
Klassische Probleme mit algorithmischen Lösungen:
Rucksackproblem,
n-Damen-Problem,
Springer-Problem,
Minimum spanning tree,
Problem des Handlungsreisenden,
Zuordnungsproblem,
Kürzeste Pfade in Graphen,
Teilmengen-Summen-Problem.
Lehrmethoden - methods
In der Vorlesung werden Datenstrukturen und Algorithmen definiert. Es wird gezeigt, wie der Aufwand von Problemlösungen analysiert wird. Im Seminar werden die Erkenntnisse der Vorlesung vertieft und durch zu-sätzliche Beispiele veranschaulicht. Die Studierenden stellen in Kurzre-feraten kleine Problemlösungen vor. Die Aufgaben für das Praktikum werden vorgestellt. Es wird eine Lösungsstrategie besprochen. Das be-treute Praktikum wird am Rechner durchgeführt.
Es werden typische, die Vorlesung und das Seminar unterstützende Pro-grammieraufgaben gelöst. Ein Framework unterstützt diese Arbeit. Die Praktikumslösungen werden testiert.
Dozententeam verantwortlich
- lecturers Prof. Dr. rer. pol. Dirk Pawlaszczyk
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 75 Stunden Lehrveranstaltungen 75 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
Informatik II Al-
gorithmen und
Datenstruktu-
ren
2 1 2 -
schriftliche Prü-
fung 90 Minu-
ten
5
Empf. Literatur - literature
Corman, T. H.; Leierson, Charles E.; Rivest, R. L.; Stein, C.: Intro-
ductions to Algorithms. MIT-Press, 2003.
Heun, V.: Grundlegende Algorithmen. Vieweg, 2000.
Knuth, D. E.: The Art of Computer Programming 1 - Fundamental
Algorithms. Reading, 1997.
Knuth, D. E.: The Art of Computer Programming 3 - Sorting and
Searching. Reading, 1997.
Mehlhorn, K.: Data Structures and Algorithms 1 - Sorting and
Searching. Springer, 1984.
Sedgewick, R.; Wayne, K.: Algorithmen und Datenstrukturen.
Pearson Studium - IT, 2008.
Sedgewick, R.: Algorithms. Reading, 1991.
24
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Solymosi, A.; Grude, U.: Grundkurs Algorithmen und Datenstruk-
turen. Vieweg, 2000.
Robert Sedgewick, Kevin Wayne
<http://dblp.uni-trier.de/pers/hd/w/Wayne:Kevin>: Algorithms, 4th
Edition. Addison-Wesley 2011, ISBN 978-0-321-57351-3, pp. I-XII,
1-955
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Allgemeine und Digitale Forensik
25
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang - course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss - degree
Bachelor Sc.
Modulname - module name
Rechnernetze/
Netzwerktechnolo-
gien
ECTS Credits
5
Kürzel - short form 03-GRNNT Semester
- semester 2
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (SS)
Unterrichtssprache - teaching language
deutsch Dauer
- duration 1 Sem.
Ausbildungsziele - objectives
Die Studierenden erwerben in diesem Modul grundlegende Kenntnisse zur Datenübertragung, dem Aufbau und der Arbeitsweise von Daten-übertragungsnetzen. Sie lernen grundlegende Netztechnologien und Protokolle kennen. Nach dem Studium dieses Moduls sind sie in der Lage, ein einfaches Netz-werk zu installieren. Das Modul vermittelt technologische Fachkompetenzen sowie prakti-sche Kompetenzen hinsichtlich des Aufbaus von kleinen Netzen.
Lehrinhalte - content Einführung in die Netzwerke: Klassifizierung, Differenzierungen, Eigenschaften, OSI-Modell
Grundlagen der Datenübertragung: Übertragungstechniken, -physik, -verfahren, -medien und Schnittstellen
Netzwerkgrundlagen: Vermittlungsprinzipien, Topologien und Zugriffs-verfahren, typische Netzwerke und Protokolle zur Datenübertragung
Techniken im LAN: Ethernet, aktive Komponenten
Protokolle: TCP/IP-Stack
Installation eines einfachen lokalen Netzwerks
Lernmethoden - methods
Vermittlung von Grundkenntnisse durch einführende Vorlesungen Vertiefung der Kenntnisse im Praktikum und im Selbststudium Erwerb praktischer Fähigkeiten und Fertigkeiten im Netzwerklabor
(in kleinen Praktikumsgruppen von 2 Studenten) Bearbeitung einer speziellen Aufgabenstellung und Präsentation der
Ergebnisse (Semesterarbeit: Beleg oder Projektarbeit)
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr.-Ing. H. Luge und Mitarbeiter
Teilnahmevorausset-zungen
- admission
Betriebssystem-Kenntnisse (Benutzersicht) oder gleichwertige Vorkennt-nisse werden erwartet
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon: 60 Stunden Lehrveranstaltungen 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
26
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lerneinheiten - units
V S P PVL
Prüfungsleistungen/ Wichtung/
Dauer Credits
in SWS
Rechnernetze/
Netzwerktech-
nologien
2 1 1 -
Beleg, alternativ: sons-tige Prüfungsleistung
(3/10), schriftliche Prüfung 90 Minuten (7/10)
5
Empf. Literatur
- literature Tanenbaum, A., Wetherall: Computernetzwerke. Pearson - 5. Aufl. ,
2012 Verlag: Addison Wesley in Pearson Education Deutschland
The Networking CD Bookshelf, Volume 2 . 2. Auflage 2002 Verlag :
O\'Reilly & Associates
Riggert, W.: Rechnernetze. Grundlagen - Ethernet - Internet. - 4.
Auflage, 2012, Fachbuchverlag Leipzig
Comer, Douglas: TCP/ IP: Konzepte, Protokolle, Architekturen. - 4.
Auflage, 2003, Verlag: moderne industrie Buch
Arbeits-/Lehrbücher aus der Reihe: Cisco Networking Academy Pro-
gram, dtsch. Ausg., Verlag: MARKT UND TECHNIK; CISCO PRESS
Arbeitsbücher aus der Reihe: Microsoft Training: MCSE/ MCSA Ver-
lag: Microsoft
Verwendung
- application Bachelor Angewandte Informatik, Allgemeine und Digitale Forensik
27
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Modulbeschreibung für das 3. Semester
Studiengang - course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss - degree
Bachelor Sc.
Modulname - module name
Allgemeine Fo-
rensik II
ECTS Credits
5
Kürzel - short form 03-AFOR2 Semester
- semester 3
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language
Deutsch Dauer
- duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Aufbauend auf die Morphognostik und Morphometrie werden spezielle
Analyseverfahren der Forensik (forensische Entomologie, Phonetik)
kennengelernt. Schwerpunkt bildet das Verständnis von biologischen
Spuren, insbesondere DNA-Spuren aus unterschiedlichen biologi-
schen Materialien. Im Praktikum stellen die Studierenden Beziehungen
zu andern Modulen durch die Erstellung von Datenbanken und weite-
ren Analysewerkzeugen her. Das Wissen aus der Allgemeinen Fo-
rensik I wird in speziellen Feldern vertieft.
Lehrinhalte - content Weichteilgesichtsrekonstruktion (Schwerpunkt computergestützte
Weichteilgesichtsrekonstruktion)
Forensische Entomologie
Forensische Linguistik und Phonetik
Formspuren (Fuß- und Schuhabdrücke, Handschuhabdrücke und
Materialspuren und deren Einordnung sowie Bedeutung mit dem
Schwerpunkt der Digitalisierung und computergestützten Analyse
Ganganalyse
Biologische Spuren und Materialien (DNA-Spuren)
Abstammungsgutachten basierend auf dem Hardy-Weinberg Ge-
setz
Lernmethoden - methods
Vorlesungen mit Folien, Beamer-Präsentationen, Tafel Übungen, Präsentationen und Animationen, Gruppengespräche,
praktische Übungen an verschiedenen forensischen Arbeitsplätzen
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Dirk Labudde und Mitarbeiter
Teilnahmevorausset-zungen
- admission
keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon
90 Stunden Lehrveranstaltung
60 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung und Prü-
fung
28
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Empf. Literatur
- literature
Grundlagen der Kriminalistik/ Kriminologie. Lehr- und
Studienbriefe
Kriminalistik/Kriminologie, Band 1 Berthel, R.; Mentzel, Th.;
Neidhardt, K.White (ed),Crime Scene to Court, The Essentials of
Forensic Science, The Royal Society of Chemistry, London, 2004
M. Benecke, Dem Täter auf der Spur. So arbeitet die moderne
Kriminalbiologie - Forensische Entomologie und Genetische
Fingerabdrücke, Lübbe Verlag, 2006
B. Herrmann, K.S. Saternus, Biologische Spurenkunde , Bd.1,
Kriminalbiologie 1; Springer Verlag, Berlin, 2007
Alan Gunn: Essential ForensicBiology, 2009, Wiley Introduction to
Statistics for Forensic Scientists, David Lucy, Wiley, 2006
Ralph Rapley, David Whitehouse: Molecular Forensics, 2007,
Wiley
Verwendung
- application Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
Lerneinheiten - units
V S P PVL
Prüfungsleistun-gen/ Wichtung/
Dauer Credits
in SWS
Allgemeine Foren-
sik II 2 2 2 -
schriftliche Prüfung 90 Minuten
5
29
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang - course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree Bachelor Sc.
Modulname - modulename
Einführung in die
IT-Sicherheit
ECTS Credits
5
Kürzel- short form 03-ITSI Semester
- semester 3
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teachinglanguage
deutsch Dauer
- duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Ziel des Moduls ist es, den Studierenden grundlegende Kenntnisse über
das Gebiet der IT-Sicherheit zu vermitteln.
Innerhalb dieser Einführung sammeln die Teilnehmer Wissen über
den Aufbau, die Prinzipien, die Architektur und die Funktionsweise
von Sicherheitskomponenten und Sicherheitssystemen.
Die Studierenden verfügen über grundlegendes Verständnis in Bezug
auf mögliche Angriffe und geeignete Gegenmaßnahmen auf IT-Sys-
teme (Fachkompetenz).
Sie kennen die wichtigsten Bedrohungen und Schwachstellen heuti-
ger IT-Systeme kennen.
Innerhalb der Übung im Computerlabor erlangen die Studierenden
praktische Erfahrungen bezogen auf die Nutzung bzw. Wirkung von
Sicherheitssystemen (Methodenkompetenz).
Die Übungen werden vorzugsweise in kleinen Gruppen durchgeführt
(Förderung der Team- und Sozialkompetenz).
Insbesondere wird jeder Modulteilnehmer für Sicherheitsprobleme im
beruflichen genauso wie im privaten Umfeld sensibilisiert.
Die Studierenden erlebt hautnah die Notwendigkeit und Bedeutung
der IT-Sicherheit. Darüber hinaus analysieren Sie bestehende Sicher-
heitslösungen und können mögliche Schwachstellen identifizieren.
Lehrinhalte - content IT-Sicherheit Grundlegende Begriffe und Definition, Sicherheitsprobleme, Sicherheitsbedürfnisse, Bedrohungen, Angriffe, Schadenskategorien, Sicherheitsmodelle, Sicherheitsbasismechanismen und technologische Grundlagen für Schutzmaßnahmen: Private-Key-Verfahren, Public-Key-Verfahren, Kryptoanalyse, Hashfunktionen, Schlüsselgenerierung, Smartcards; Grundprinzip, Formen und Ausgestaltung von Authentikationsverfahren, Zugriffs- und Nutzungskontrolle, Netzwerksicherheit (Grundlagen), Anwendungssicherheit, Überblick zu Viren-,Würmer, Trojaner, Rootkits, Intrusion Dedection Systeme (IDS), Netzwerk-Sicherheit (Einstieg), Frühwarnsysteme (Grundlagen), Trusted Computing (Grundlagen), Sniffer-Tools, Digital Fingerprinting, Digitale Forensik
Lernmethoden - methods
Im Rahmen der seminaristisch durchgeführten Lehrveranstaltung werden
wichtige theoretische und praxisrelevante Grundlagen vermittelt. In diesem
Zusammenhang werden ausgewählte Probleme vertiefend diskutiert und
Strategien zur Problemlösung vorgestellt.
Anhand von konkreten Fallbeispielen werden Sicherheitsprobleme sowie
mögliche Lösungsstrategien erörtert.
30
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Für das Selbststudium werden konkrete Anregungen und Aufgaben ge-
stellt. Die Lehrinhalte werden mittels Folien, Beamer-Präsentationen, Tafel
dargestellt.
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. D. Pawlaszczyk und Mitarbeiter
Teilnahmevorausset-zungen
- admission keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen
90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen –mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Empf. Literatur
- literature Eckert, C.: IT-Sicherheit: Konzepte, Verfahren, Protokolle.7. Auflage,
Oldenbourg-Verlag, 2012. Bishop, M. : Computer Security: Art and Science, Addison-Wesley,
2003. Erickson, J.: Hacking: Die Kunst des Exploits, dpunkt.Verlag, 2008.
Verwendung
- application Bachelor Angewandte Informatik, Mathematik in Digitalen Medien, Allge-meine und Digitale Forensik
Lerneinheiten - units
V S P PVL
Prüfungsleistun-gen/ Wichtung/
Dauer Credits
in SWS
Einführung in die
IT-Sicherheit 0 2 2 -
schriftliche Prüfung 90 Minuten
5
31
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang - course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss - degree
Bachelor Sc.
Modulname - modulename
Data Mining ECTS Credits
5
Kürzel- short form 03-DAMIN Semester
- semester 3
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teachinglanguage
Deutsch Dauer
- duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
„Information schlägt Ware“ (Tietz, 92).
Der Modul behandelt erweiterte Techniken der Daten-Vorverarbeitung
(ETL - Extraction, Transforming, Loading) sowie anspruchsvolle Algorith-
men und Verfahren zum Data Mining. Diese Data-Mining-Techniken helfen
dem Anwender, bisher verborgen gebliebenes Wissen, Zusammenhänge,
Abhängigkeiten sowie Muster und Trends in großen Datenmengen (semi)-
automatisiert zu entdecken sowie dieses Wissen gewinnbringend z. B. zur
Optimierung von Geschäftsprozessen anzuwenden. Das Berufsbild des
„Data Miners“ wird in den kommenden Jahren zu den Top-10 in der IT ge-
hören. Data-Mining-Spezialisten werden durch ihre Schlüsselposition an
der Schnittstelle zwischen IT auf der einen Seite sowie Marketing, Service
und Vertrieb auf der anderen maßgeblich den Erfolg eines Unternehmens
mitgestalten helfen.
Der Studierende besitzt ein kritisches Verständnis für eine Vielzahl an
Data-Mining-Techniken und –Lösungen.
Er ist in der Lage, es an realen Fall-Beispielen aus der Praxis erproben
sowie sein Vorgehen bei einem Data-Mining-Projekt eigenständig zu pla-
nen und zu reflektieren.
Lehrinhalte - content Daten-Erhebung (explizit und implizit), Daten-Vorverarbeitung (ETL-Prozess), CRISP-Data-Mining-Prozess, explorative, statistische Verfahren zur Daten-Analyse, Data-Mining-Algorithmen und -Verfahren (z. B. Entscheidungsbäume,
Neuronale Netze, KNN - und Clustering-Verfahren, Support Vector-Machine (SVM)),
proprietäre und freie (open source) Software-Werkzeuge für den ETL-Prozess und das Data Mining,
Integration des gewonnenen Wissens in operative (Geschäfts)-Pro-zesse z. B. mittels der XML-basierten Predictive Model Markup Lan-guage (PMML),
Daten-Schutz und -Sicherheit.
Lernmethoden - methods
In der Vorlesung werden erweiterte Techniken der Daten-Vorverarbeitung und der Daten-Auswertung gelehrt. Neben der Vermittlung des theoretischen Hintergrunds der Algorithmen und Verfahren steht hierbei allerdings der Bezug zur Praxis im Mittelpunkt.
Im Praktikum werden das erlernte Wissen und die gewonnenen Erkenntnisse mit Hilfe proprietärer und freier Software-Werkzeuge erprobt.
Die Teilnahme der Studierenden am internationalen „Data-Mining-Cup“ (Wettbewerb im Data Mining, siehe www.data-mining-cup.de), der jährlich stattfindet, wird Teil des Praktikums sein. Die Studierenden können sich hierbei im Data Mining mit anderen studierenden Teilnehmern weltweit messen und stellen in Kurzreferaten ihre Problemlösungen vor.
32
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr.-Ing. Andreas Ittner
und Mitarbeiter
Teilnahmevorausset-zungen
- admission
Mathematische Grundkenntnisse insbesondere in der Statistik, der Li-neare Algebra und der Optimierung,
Grundkenntnisse im Umgang mit Datenbanken.
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon: 60 Stunden Lehrveranstaltung 90 Stunden Vor- und Nachbereitung Programmierübungen, Prüfungsvor-bereitung und Prüfung.
Lehreinheitsformen –mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Empf. Literatur
- literature Vorlesungsmanuskript (Folienkopien) Chapelle, O.; Schölkopf, B., Zien, A.: Semi-Supervised Learning,
MIT Press, 2006, ISBN 0262033585. Pyle, D.: Business Modeling and Data Mining, Morgan Kaufmann,
2003, ISBN 155860653X. Pyle, D.: Data Preparation for Data Mining, Morgan Kaufmann,
1999, ISBN 1558605290. Vapnik, V.: Statistical Learning Theory, Wiley, 1998, ISBN
0471030031. Proceedings of the ACM SIGKDD international conferences on
Knowledge discovery and data mining (KDD). www.kdnuggets.com
Verwendung
- application Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
Lerneinheiten - units
V S P PVL
Prüfungs-leistungen/ Wichtung/
Dauer
Credits
in SWS
Data Mining 2 0 2 - schriftliche
Prüfung 90 Minuten
5
33
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Digi-
tale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
System- und Netz-
werkadministration/
Netzwerksicherheit
ECTS Credits
5
Kürzel - short form
03-SYNAS Semester
- semester 3
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Ziel des Moduls ist die Vermittlung der Grundlagen der System- und Netz-
werkadministration. Es werden klassische Aufgaben der Systemadministra-
tion dargestellt und die typischen Services auf einem Netzwerkserver vor-
gestellt. Die Studierenden sollen mit der Fachsprache des Fachgebiets ver-
traut gemacht werden und nach Vorlesung und Praktikum in der Lage sein
selbstständig einen Linux Server aufzusetzen und zu administrieren.
Lehrinhalte - content
Grundlagen von Massenspeichern in Servern, insbesondere Dateisysteme, LVMs, RAIDs, FHS, Quotas
Serverbetriebssysteme, Paketmanagement, Userverwaltung, Rechtemanagement
Konfigurieren von Switches und Routern, Ipv4, Ipv6, ARP Gängige Services wie: NIS, NFS, LDAP, DNS, Domain Service, SSH,
RSH, FTP, Mail, WWW, VPNs Authentifizierung: PAM, Kerberos Systemüberwachung
IT-Recht für Administratoren
Lehrmethoden - methods
Die Vorlesung vermittelt das notwendige Wissen. Dies beinhaltet die zu-
grundeliegenden Protokolle der einzelnen Service ebenso wie allgemeine
Grundlagen der System- und Netzwerkadministration. Im Praktikum sollen
die Studierenden selbstständig einen Linux Server einrichten und konfigu-
rieren. Hier soll ihnen vermittelt werden, wie sie ihr gewonnenes Wissen
praktisch einsetzen und anwenden können.
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Christian Hummert und Mitarbeiter
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleis-
tungen/
Wichtung/Dauer
Cred-
its in SWS
System- und
Netzwerkadmi-
nistration/ Netz-
werksicherheit
0 2 2 - schriftliche Prü-
fung 90 Minuten 5
34
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Empf. Literatur - literature
Eric Amberg: Linux-Server mit Debian 8 GNU/Linux. Mitp, 2015. Limoncelli, T.A., Hogan, C.J. et al: The Practice of System and
Network Administration. Addison-Wesley Longman 2007. Klaus M. Rodewig: Webserver einrichten und administrieren. Galileo
Computing, 2011. Brian Carrier: File System Forensic Analysis. Addison-Wesley, 2005.
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Allgemeine und Digitale Forensik
35
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Digi-
tale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
Wissenschaftliches
Oberseminar
ECTS Credits 5
Kürzel - short form
Semester
- semester 3
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Ziel ist es eine wissenschaftliche Arbeit zu verfassen, in denen die Wis-
senschaftstheoretischen Ansätze und die Hypothesenbildung anhand ei-
nes selbstgewählten Beispiels Anwendung finden. Vorstellung und Dis-
kussion neuer wissenschaftlichen Methoden und Konzepte aus aktuellen
Forschungsarbeiten.
Lehrinhalte - content
Wissenschaftstheoretische Ansätze Hypothesenbildung Wissenspyramide, Begriffe Daten, Information und Wissen Aufbau eines wissenschaftlichen Artikels Alternativen zu herkömmlichen Textverarbeitungsprogrammen
Datenvisualisierung und Interpretation
Lehrmethoden - methods
Gruppenarbeit, Präsentationen
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Dirk Labudde und Mitarbeiter
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 30 Stunden Lehrveranstaltungen
120 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleistun-
gen/
Wichtung/Dauer
Credits in SWS
Wissenschaftli-
ches Obersemi-
nar
0 2 0 - - 5
Empf. Literatur - literature
Aktuelle Forschungsarbeiten aus dem Gebiet der Allgemeinen und Di-gitalen Forensik
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Allgemeine und Digitale Forensik
36
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
tudiengang - course Allgemeine und Digitale Forensik
Abschluss - degree
Bachelor Sc.
Modulname - module name
Digitale Bildverar-
beitung in der Fo-
rensik
ECTS Credits
5
Kürzel - short form Semester
- semester 3
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (SS)
Unterrichtssprache - teaching language
Deutsch Dauer
- duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Vorgestellt werden Geräte zur Bilderfassung, Methoden der Kompression, der Verbesserung und Manipulation. Die Teilnehmer sollen in die Lage versetzt werden Bilder und Videos Geräte-Modellen, -Serien und -Instanzen zuzuordnen. Es werden Manipulationsverfahren vorgestellt und Verfahren zu deren Erkennung vermittelt. Die Teilnehmer werden darin geschult die Erkennbarkeit von Bildern zu verbessern oder versteckte Inhalte in Fotos und Bewegtbildern sichtbar zu machen.
Lehrinhalte - content Vorstellung bildgebender Geräte wie CCD- und Zeilensensoren
Ausblick auf kommende Technologien, insbesondere plenoptische
Kameras, Nutzung von Femto-Lasern Analyse von CCD Farbpattern, von gebräuchlichen
Interpolationsverfahren, des Rauschverhaltens, von Fehlerpixeln
und Linsenverzerrungen Bildtransformationen: DCT, Wavelet-Transformationen und deren
Anwengung in JPEG bzw. JPEG2000
Grundlagen der Steganographie (Einbettung von Informatioen)
Die Fouriertransformation für Bilder, Filter im Orts- und
Frequenzraum Bekannte Bildmanipulationen und deren Aufdeckung, Grenzen der
Nachweisbarkeit
Charakteristika von Videodaten, Methoden der
Auflösungsverbesserung in Bewegtbildern Extraktion und Analyse von EXIF-Daten und GPS-Koordinaten
Lernmethoden - methods
Nach der Motivation werden Verfahren vorgestellt oder soweit möglich unter Beteiligung der Teilnehmer hergeleitet. Einige Verfahren werden an konkreten Codebeispielen veranschaulicht und sofort demonstriert. Diese Beispiele werden in den Praktika i.d.R. aufgegriffen und ergänzt.
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat.habil. Thomas Haenselmann
und Mitarbeiter
Teilnahme-voraussetzungen
- admission Elementare Programmierkenntnisse werden empfohlen
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon: 60 Stunden Lehrveranstaltung 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
37
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Empf. Literatur
- literature Tönnies, K.D.: Grundlagen der Bildverarbeitung, Pearson Studium,
2005 Zamperoni, P.: Methoden der digitalen Bildsignalverarbeitung,
Braunschweig, Vieweg, 1991 Gonzales, R.C.; Wintz, P.: Digital Image Processing, Addison-Wesley,
1987 Steinbrecher, R.: Bildverarbeitung in der Praxis, Oldenbourg, 1993 Pavlidis, T.:Algorithms for Graphics and Image Processing, Springer,
1982 Jähne, B.: Digitale Bildverarbeitung, Springer, 1991 Wahl, F.M.:Digitale Bildverarbeitung, Springer, 1984 Pratt, W.K.: Digital Image Processing, John Wiley & Sons, 1978
Handels, H.: Medizinische Bildverarbeitung, B.G. Teubner, 2000
Verwendung
- application Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
Lerneinheiten - units
V S P
PVL
Prüfungs-leistungen/ Wichtung/
Dauer
Credits in SWS
Digitale Bildverarbeitung
in der Forensik 2 1 1 - Laborarbeit 5
38
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Modulbeschreibung für das 4. Semester
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name Straf- und Straf-
prozessrecht
ECTS Credits
5
Kürzel - short form
03-AFOR1 Semester
- semester 4
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Lehrinhalte - content
Lehrmethoden - methods
Vorlesungen mit Folien, Beamer-Präsentationen, Tafel;
Übungen, Präsentationen und Animationen, Gruppengespräche
Dozententeam verantwortlich
- lecturers Prof. Dr. jur. Frank Czerner
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 90 Stunden Lehrveranstaltungen 60 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleistun-
gen/ Wichtung/
Dauer
Credits in SWS
Straf- und Straf-
prozessrecht 2 2 0 -
schriftliche Prü-
fung 90 Minuten 5
Empf. Literatur - literature
Verwendung - application
Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
39
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
Betriebssysteme
und Digitale Spu-
ren
ECTS Credits
5
Kürzel - short form
Semester
- semester 4
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Betriebssysteme liefern generell umfangreiche, forensisch wertvolle In-
formationen. Dies liegt darin begründet, dass forensische Datenquellen
in der Regel grundsätzlich durch Betriebssysteme verwaltet werden.
Dies bezieht sich sowohl auf die flüchtigen Daten im Arbeitsspeicher,
wie auch auf die nichtflüchtigen Daten auf Massenspeichern.
Im Modul sollen Kenntnisse der Protokollierungs- und Konfigurationsda-
ten der vorgestellten Betriebssysteme MS Windows, OSX und Linux vor-
gestellt werden. Für das Betriebssystem MS Windows sollen Kenntnisse
über den Aufbau und die Inhalte der zentralen Registrierungsdatenbank
vermittelt werden. Auch soll der forensische Nutzen von Event Dateien
und anderen von MS Windows verwalteten forensisch wertvollen Infor-
mationen vermittelt werden. Für das Betriebssystem OSX werden die
Property Lists und deren Aufbau und Verwendung besprochen. Für das
Betriebssystem Linux soll das Protokollierungssystem verstanden wer-
den und für die Studierenden auswertbar gemacht werden.
Nach Abschluss des Moduls sollen die Studierenden qualifiziert sein
selbstständig vom Betriebssystem verwaltete Spuren forensisch auszu-
werten und zu interpretieren.
Lehrinhalte - content
Grundlagen von MS Windows, Dateisysteme, Zeitstempel, Aufbau des Betriebssystems, Besonderheiten bei der Dateiverwaltung, Aufbau und Inhalt der Registry, Ereignislogging, besondere Dateien
Grundlagen von OSX, Dateisysteme, Zeitstempel, Aufbau des Betriebssystems, Besonderheiten bei der Dateiverwaltung, Aufbau und Inhalt der Property Lists, besondere Dateien
Grundlagen von Linux, Dateisysteme, Zeitstempel, Aufbau des Betriebssystems, Besonderheiten bei der Dateiverwaltung, Aufbau und Inhalt der Protokolldateien, besondere Dateien
Speichermanagement bei den og. Betriebssystemen, RAM-Analyse
Ausblick auf andere Betriebssysteme
Lehrmethoden - methods
Die Vorlesung vermittelt das notwendige Wissen. Dies beinhaltet die
speziellen Eigenheiten der vorgestellten Betriebssysteme und die Aus-
wirkungen auf die digitale Beweissicherung. Im Seminar sollen ausge-
wählte Themen durch die Studierenden selbstständig vertieft werden. Im
Praktikum sollen die Studierenden selbstständig Daten auswerten. Dazu
sollen Ihnen sogenannte Images zur Verfügung gestellt werden. Hier soll
40
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
ihnen vermittelt werden, wie sie ihr gewonnenes Wissen praktisch ein-
setzen und anwenden können.
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Christian Hummert
und Mitarbeiter
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinhei-
ten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleistun-
gen/ Wichtung/
Dauer
Credits in SWS
Betriebssys-
teme und Di-
gitale Spuren
2 1 1 -
schriftliche Prü-
fung 90 Minuten,
alternativ Semi-
narvortrag 30 Mi-
nuten alternativ
Beleg
5
Empf. Literatur - literature
Leitfaden IT-Forensik. Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, 2011.
Mark E. Russinovich, David A. Solomon, Alex Ionescu: Windows Internals. Microsoft Press, 2012.
Jonathan Levin: Mac OS X and iOS Internals: To the Apple's Core. Wrox, 2012.
Philip Polstra: Linux Forensics. CreateSpace, 2015.
Michael Hale Ligh, Andrew Case, Jamie Levy, AAron Walters: The Art of Memory Forensics: Detecting Malware and Threats in Windows, Linux, and Mac Memory. Wiley, 2014.
Brian Carrier: File System Forensic Analysis. Addison-Wesley, 2005.
Verwendung - application
Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
41
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
Verschlüsse-
lungstechnik
ECTS Credits 5
Kürzel - short form
Semester
- semester 4
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Lehrinhalte - content
Lehrmethoden - methods
Vorlesungen mit Folien, Beamer-Präsentationen, Tafel; Übungen, Präsentationen und Animationen, Gruppengespräche
Dozententeam verantwortlich
- lecturers Prof. Dr. Dr.-Ing. Hartmut Luge
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
Verschlüsse-
lungstechnik 2 1 1 -
schriftliche Prü-
fung 90 Minuten,
alternativ Semi-
narvortrag 30 Mi-
nuten alternativ
Beleg
5
Empf. Literatur - literature
Verwendung - application
Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
42
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
Komplexprakti-
kum Forensische
Methoden
ECTS Credits
10
Kürzel - short form
Semester
- semester 4,5
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 2 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Die Studierenden lernen in selbstgewählten Modulen praktische Verfah-
rensweisen der digitalen und allgemeinen Forensik kennen.
Lehrinhalte - content
Forensische Digitalfotographie Forensische Mykologie Sicherheitsmerkmale bei Wertzeichen und Urkunden Open Source Intelligence Malware Forensics Digitale Audioanalyse Methoden der Digitalen Tatortrekonstruktion Car Forensics Methoden der DNA-Analyse Der Gutachter vor Gericht Digitale Fallanalyse Digitale Werte und Güter Digital Video Analysis Mobilfunkforensik
(Die Module werden entsprechend der Fortschritte der Forensik aktuali-siert.)
Lehrmethoden - methods
Vorlesungen mit Folien, Beamer-Präsentationen, Tafel; Praktische Gruppenübungen
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Dirk Labudde
und Mitarbeiter
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
Komplexprakti-
kum Forensi-
sche Methoden
1 1 2
3 La-bor-tes-tate
Beleg, alterna-
tiv Seminarvor-
trag 30 Minuten
10
43
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Empf. Literatur - literature
Die Literaturempfehlungen richten sich nach den gewählten Modulen des Komplexpraktikums.
Verwendung - application
Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
44
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
Kriminalistik
Sachbeweis und
Tatortarbeit
ECTS Credits
5
Kürzel - short form
Semester
- semester 4
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 2 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Im Zusammenhang mit praktischen Ermittlern erwerben die Studieren-
den Kenntnisse und Fähigkeiten aus der täglichen Fallarbeit. Ziel ist es
den globalen Zusammenhang zwischen der in Allgemeiner Forensik 1
und 2 erworbenen Kenntnisse der Einzelspuren herzustellen.
Lehrinhalte - content
Spurensicherung und der Zusammenhang zu gesetzlichen Vor-schriften und Inhalten.
Tatortsicherungsstrategien Vorgehen bei Beschlagnahmung
praktische Analysekette
Lehrmethoden - methods
Vorlesungen mit Folien, Beamer-Präsentationen, Tafel; Übungen, Präsentationen und Animationen, Gruppengespräche
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Dirk Labudde
Lehraufträge
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
Kriminalistik
Sachbeweis
und Tatortar-
beit
2 1 1 -
schriftliche Prü-
fung 90 Minuten,
alternativ Semi-
narvortrag 30 Mi-
nuten alternativ
Beleg
5
Empf. Literatur - literature
Die Bereitstellung der Literatur erfolgt durch die jeweiligen Ermittler.
Verwendung - application
Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
45
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
Kriminologie ECTS Credits
5
Kürzel - short form
Semester
- semester 4
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Lehrinhalte - content
Lehrmethoden - methods
Vorlesungen mit Folien, Beamer-Präsentationen, Tafel; Übungen, Präsentationen und Animationen, Gruppengespräche
Dozententeam verantwortlich
- lecturers Prof. Dr. jur. Frank Czerner
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinhei-
ten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
Kriminologie 2 2 0 - schriftliche Prü-
fung 90 Minuten 5
Empf. Literatur - literature
Verwendung - application
Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
46
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Modulbeschreibung für das 5. Semester
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name Ontologie und
Semantik – Text-
mining
ECTS Credits
5
Kürzel - short form
Semester
- semester 5
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Ausgehend vom Phänomen Massendaten, welches sich in der Forensik
gezeigt hat, erlernen die Studierenden Strategien zur Analyse dieser
Daten kennen. Als grundlegendes Werkzeug lernen Sie die Begriffe
Ontologie und Semantik als Modellierungswerkzeuge kennen.
Lehrinhalte - content
Phänomen Massendaten Ableitung der Eigenschaften aus Big Data (Geschwindigkeit, Volu-
men und Heterogenität) Modellierung von Ontologien in vorgegebenen forensischen Domä-
nen Analyse großer Datenmengen mit Hilfe der Konstruktion eige-ner Ontologien
Techniken des Textmining als besondere Form des Data Mining Grundprinzipien des Datenmanagements
Rolle von Datenbanken und Ontologien
Lehrmethoden - methods
Vorlesungen mit Folien, Beamer-Präsentationen, Tafel; Übungen, Präsentationen und Animationen, Gruppengespräche
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Dirk Labudde und Mitarbeiter
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinhei-
ten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleistun-
gen/ Wichtung/
Dauer
Credits in SWS
Ontologie
und
Semantik –
Textmining
2 0 2 -
schriftliche Prü-
fung 60 Minuten,
alternativ Beleg
(2/3) und Semi-
narvortrag 20 Mi-
nuten (1/3)
5
47
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Empf. Literatur - literature
Dengel: Semantische Technologien – Grundlagen, Konzepte, An-wendungen. Spektrum Akademischer Verlag, 2012.
Jansen; Smith: Biomedizinische Ontologie – Wissen strukturieren für den Informatik-Einsatz. 2011
Heyer; Quasthoff: Text Mining – Wissensrohstoff Text – Konzepte Algorithmen, Ergebnisse. 2006
Verwendung - application
Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
48
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
Internet und Inter-
netartefakte – Ha-
cking, Angriffsa-
nalyse, Suchmus-
ter
ECTS Credits
5
Kürzel - short form
Semester
- semester 5
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Im Phänomenbereich Cybercrime nimmt die sogenannte „IuK Kriminali-
tät im engeren Sinne“ eine herausgehobene Stellung ein. Die Studie-
renden sollen Kompetenzen bei der Verfolgung und Aufklärung von
Verbrechen in diesem Phänomenbereich gewinnen.
Hierzu sollen Angriffsszenarien in Computernetzen strukturiert darge-
stellt werden und sowohl Verteidigungsszenarien erörtert werden, wie
auch die Möglichkeiten der Beweissicherung nach einem solchen IT-
Angriff.
Nach Abschluss des Moduls sollen die Studierenden Kompetenzen im
Bereich IT-Forensik / Cybercrime in der Art erworben haben, dass sie
selbstständig in der Lage sind derart gelagerte Fälle aufzuklären.
Lehrinhalte - content
Cybercrime im Strafrecht, Verfolgung von Cybercrime Delikten in Deutschland
IT-Angriffe und deren Abwehr strukturiert und gestaffelt nach dem OSI-Schichten Modell.
Intrusion Detection Systeme
Auswertung von Log Dateien, Aufklärung von IP-Adressen
Darkweb und Deepweb
Lehrmethoden - methods
Die Vorlesung vermittelt das notwendige Wissen. Dies beinhaltet die zu-
grundeliegenden Protokolle der einzelnen Services ebenso wie die die
IT-Sicherheit im Speziellen Fall. Im Seminar sollen ausgewählte Themen
seminaristisch vertieft werden. Im Praktikum sollen die Studierenden
selbstständig IT-Angriffe erproben und die Beweissicherung üben. Hier
soll ihnen vermittelt werden, wie sie ihr gewonnenes Wissen praktisch
einsetzen und anwenden können.
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Christian Hummert und Mitarbeiter
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
49
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungs-leis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
Internet und In-
ternetartefakte –
Hacking, An-
griffsanalyse,
Suchmuster
1 1 2 -
schriftliche Prü-
fung 90 Minu-
ten, alternativ:
Beleg
5
Empf. Literatur - literature
Michael Gregg: Hack the Stack. Syngress, 2006.
Ryan Trost: Practical Intrusion Analysis. Addison-Wesley, 2009
Michael S Collins: Network Security Through Data Analysis: Building Situational Awareness. O'Reilly, 2014.
Michael Messner: Metasploit. dpunkt, 2012.
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Allgemeine und Digitale Forensik
50
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
Datenvisualisie-
rung und Wieder-
herstellung von
Daten
ECTS Credits
5
Kürzel - short form
Semester
- semester 5
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Im Modul “Datenvisualisierung und Wiederherstellen von Daten“ werden
den Studierenden die klassischen Kompetenzen eines IT-Forensikers
vermittelt. Es werden die Aufgaben der IT-Forensik dargestellt und Lö-
sungen vorgestellt. Die Studierenden sollen mit den Aufgaben und
Werkzeugen des Fachgebiets vertraut gemacht werden und nach Vorle-
sung, Seminar und Praktikum in der Lage sein selbstständig als IT-Fo-
rensiker zu arbeiten.
Als Grundlage zur Datenauswertung soll zunächst auf die Datensiche-
rung eingegangen werden. Hier werden verschiedene Techniken, nach
dem vom BSI vorgegebenen Standard, und darüber hinausreichende
Techniken besprochen. Es wird auch auf die besonderen Herausforde-
rungen bei modernen Flash Speichern wie SSDs eingegangen.
Nach der Datensicherung sollen Kompetenzen im Bereich der Datenre-
konstruktion erworben werden. Hier wird auf die aus den Dateisystemen
resultierenden Besonderheiten eingegangen und ein Ausblick in den Be-
reich Datenrettung vorgenommen.
Im zweiten Teil des Moduls soll eingehend auf die Datenvisualisierung
eingegangen werden. Dazu werden verschiedenen Visualisierungstech-
niken vorgestellt und Grenzen aufgezeigt.
Lehrinhalte - content
Sichern von Daten, verschiedene Arten von Schreibschutz, Probleme bei der Datensicherung, Umgang mit RAID Systemen
Gelöschte Daten, Überschriebene Daten, File Slacks, Datenre-konstruktion aus FAT/MFT
Dateiheader Signatursuche, Probleme, Footer, Dateirekonstruktion
Besonderheiten bei Flash Speichern, Wear leveling, JTAG, Chip off
Datenrettung
Virtualisieren von Images, Visualisierungstechniken, Grenzen
Lehrmethoden - methods
Die Vorlesung vermittelt das notwendige Wissen, das heißt die im Modul
benötigten Grundlagen, allgemein anerkannte Techniken, aber auch
weitergehendes Spezialwissen und den aktuellen Forschungsstand. Im
Seminar werden ausgewählte Themen vertieft, dazu sollen sich die Stu-
dierenden selbstständig oder in Gruppen in aktuelle Fragestellungen
einarbeiten. Im Praktikum sollen die Studierenden selbstständig Images
auswerten und ihr erworbenes Wissen praktisch anwenden
51
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Christian Hummert und Mitarbeiter
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P PV
L
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
Datenvisuali-
sierung
und Wiederher-
stellung von
Daten
2 1 1 -
schriftliche Prü-
fung 90 Minuten,
alternativ: Semi-
narvortrag 60
Minuten
5
Empf. Literatur - literature
Steve Bunting: EnCase Computer Forensics. Sybex, 2012.
Leitfaden IT-Forensik. Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, 2011.
W. Curtis Preston: Backup & Recovery. O'Reilly, 2007.
Rino Micheloni: Inside Solid State Drives (SSDs). Spinger, 2013
Brian Carrier: File System Forensic Analysis. Addison-Wesley, 2005.
Verwendung - application
Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
52
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
Softwareprojekt ECTS Credits
5
Kürzel - short form
Semester
- semester 5
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Die Studierenden sind in der Lage, als Mitglied eines Softwareentwick-
lungsteams an einem realistischen Softwareprojekt aus dem Umfeld der
Digitalen Forensik von der Aufgabenstellung bis zur Inbetriebnahme des
Softwaresystems zu arbeiten.
Dabei werden alle Fach- und Methodenkompetenzen, die in den Grund-
lagenmodulen der Informatik erworben worden sind, von den Studieren-
den erprobt, geübt und gefestigt.
Die Studierenden können gemeinsam an einer Aufgabenstellung arbei-ten und übernehmen Rollenverantwortung innerhalb des Teams. Sie beherrschen ihre Kommunikationsfähigkeiten in der jeweilig festge-legten Rolle als Verantwortlicher, Fach- oder Methodenspezialist. Sie be-herrschen die grundlegenden Anforderungen des Projektmanagements. Sie sind in der Lage, auf schwierige Projektsituationen so zu reagieren, dass das Gesamtziel der Erstellung eines Softwareprototypen nicht ge-fährdet wird. Die Studierenden sind in der Lage, professionelle und fachlich korrekte begleitende Dokumentationen zu den einzelnen Projektphasen unter Zu-hilfenahme spezieller Tools zu erstellen. Die Studierenden sind für den beruflichen Einsatz trainiert, softwaretech-nische Prinzipien, Methoden und Werkzeuge auf praxisrelevante Fallbei-spiele im Umfeld der Digitalen Forensik anzuwenden und bis zu einem Demonstrationsprototypen als Teil eines Teams zu entwickeln. Dabei können sie die ersten eigenen praktischen Erfahrungen vorweisen.
Lehrinhalte - content
Bearbeitung einer praxisrelevanten Aufgabenstellung im Projektteam un-ter Beachtung forensischer Strategien und Regeln
Lehrmethoden - methods
Vorlesungen mit Folien, Beamer-Präsentationen, Tafel; Übungen, Präsentationen und Animationen, Gruppengespräche
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Dirk Labudde Prof. Dr. rer. pol. Dirk Pawlaszczyk Prof. Dr. rer. nat. Christian Hummert
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 30 Stunden Lehrveranstaltungen
120 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung und Prü-fung
53
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
Softwarepro-
jekt 0 2 0 -
Beleg (1/2),
mündliche Prü-
fung 20 Minuten
(1/2)
5
Empf. Literatur - literature
Fachspezifische Literatur (projektbezogen)
Verwendung - application
Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
54
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Modulbeschreibung für das 6. Semester
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name Praxisprojekt (12
Wochen)
ECTS Credits
15
Kürzel - short form
01-PRAX Semester
- semester 6
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflichtmodul Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Die Studierenden sollen im Praktikum ihre bisher erworbenen theoreti-schen und praktischen Kenntnisse durch die Arbeit im Team anwenden.
Dadurch vertiefen die Studierenden ihr im bisherigen Studium erworbe-nes Wissen und trainieren praktische Abläufe in einem beruflichen oder akademischen Umfeld.
Die Studierenden erwerben weiterhin Kenntnisse von Unternehmens- und Institutsabläufen sowie die Kompetenz die Ergebnisse ihrer Tätig-keit nach innen und außen in einer angemessenen Art und Weise zu kommunizieren.
Lehrinhalte - content
Interdisziplinäre und fachspezifische Mitarbeit an Industrie-, For-schungs- und Entwicklungsprojekten sowie Machbarkeitsstudien.
Lehrmethoden - methods
Die wesentliche Methode ist hier "Lernen durch Tun". Anhand des Prak-tikumsberichtes üben die Studierenden die systematische Darstellung der durchgeführten Arbeiten.
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Dirk Labudde Prof. Dr. rer. pol. Dirk Pawlaszczyk Prof. Dr. rer. nat. Christian Hummert
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Studienleistungen im Umfang von mindestens 120 Credits.
Arbeitslast - workload h/w
450 Stunden Selbststudium
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
Praxisprojekt 0 0 0 -
Belegarbeit
zum Praktikum
(7/10), mündli-
che Prüfung 15
Minuten (3/10)
15
Empf. Literatur - literature
Selbst recherchierte Literaturhinweise der Studierenden.
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Allgemeine und Digitale Forensik
55
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name Bachelorprojekt
ECTS Credits 15
Kürzel - short form
Semester
- semester 6
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflichtmodul Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Die Bachelorarbeit kann in einem Unternehmen, einer Behörde, einer ande-ren Einrichtung oder auch an der Hochschule angefertigt werden. Der Studierende wird mit dieser abschließenden, selbständigen wissen-schaftlichen Arbeit seine Berufsbefähigung für den Bereich der Allgemeinen und Digitalen Forensik nachweisen. Dabei wird er die bisher erworbenen theoretischen und praktischen Kennt-nisse und Fertigkeiten ebenso wie übergreifende (soziale) Fähigkeiten an-wenden bzw. einsetzen. Ziele/Angestrebte Lernergebnisse:
Die Studierenden sind in der Lage, fachbezogene Inhalte und Konzepte darzustellen sowie Kenntnisse einschlägiger Forschungsgebiete anzu-wenden.
Sie erkennen und formuliert Problemstellungen und kann diese inner-halb eines vorgegebenen Zeitrahmens konzeptionell unter Verwendung entsprechender Methoden lösen.
Sie erfüllen die Anforderungen zur Aufnahme eines Masterstudiums. Sie besitzen Schlüsselqualifikationen wie Teamfähigkeit, Selbständig-
keit, Durchhaltevermögen, Beharrlichkeit und Interdisziplinarität.
Durch das abschließende Kolloquium wird auch die Fähigkeit zur Präsentation erreichter Ergebnisse und zum fachlichen Streitgespräch gefordert.
Lehrinhalte - content
Interdisziplinäre und fachspezifische Mitarbeit an Industrie-, Forschungs- und Entwicklungsprojekten sowie Machbarkeitsstudien.
Lehrmethoden - methods
selbständige wissenschaftliche Arbeit, ggf. auch im Rahmen eines Teams, unter wissenschaftlicher Anleitung/Betreuung, abschließendes Kolloquium (Präsentation und Diskussion)
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Dirk Labudde Prof. Dr. rer. pol. Dirk Pawlaszczyk Prof. Dr. rer. nat. Christian Hummert
Teilnahmevorausset-zungen
- admission
Praxisbericht eingereicht und alle Prüfungen bis einschließlich 5. Fachse-mester erfolgreich abgeschlossen
Arbeitslast - workload h/w
450 Stunden 435 Stunden Selbststudium 15 Stunden Tutorium für Examenskandidaten
56
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
Bachelorprojekt 0 0
0
1
Tut
-
Bachelorarbeit
(2/3), Kollo-
quium/ 30 Minu-
ten (1/3)
15
Empf. Literatur - literature
Selbst recherchierte Literaturhinweise der Studierenden.
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Allgemeine und Digitale Forensik
57
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Modulbeschreibung für die Wahlmodule Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
Grafiksysteme ECTS Credits
5
Kürzel - short form
Semester
- semester 5
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Computergrafik beschäftigt sich mit der Erzeugung von künstlichen Dar-stellungen, von abstrakten 2D- bis zu fotorealistischen 3D-Bildern mit und ohne Echtzeitanforderungen.
Ziel der Veranstaltung ist die Teilnehmer in die Lage zu versetzen Verfah-ren der Computergrafik in der Spieleentwicklung, der Produktion digitaler Medien, der Entwicklung von Autorenwerkzeugen oder bei der Entwick-lung mobiler Geräte einzusetzen.
Dabei sollen Studierende gleichermaßen mit Standardwerkzeugen wie der OpenGL als auch mit den sich dahinter verbergenden Verfahren ver-traut gemacht werden.
Lehrinhalte - content
Mathematische Grundlagen: Umgang mit Vektoren und Matrizen soweit re-levant für die CG, Drehungen, Projektionen, Quaternionen für die Spiele-programmierung
Schnelle Implementierungen von Grafikprimitiven wie Linien, Polygone
Anti-Aliasing, RGB-Subpixel Rendering, Dithering Verfahren für digital Pa-per
Darstellung von Kurven und Oberflächen: Bezier-Kurven, NURBS, Oberflä-chen aus Kurvennetzen, Metaballs für die Modellierung organischer Mo-delle
Verdeckte Flächen: Z-Buffer-, Scanline-, Painter Algorithmus, Raytracing und Datenstrukuren für Caching
Arbeiten mit OpenGL
Beleuchtungsmodelle: Gouraud-, Phong- und Torrance-Sparrow Shading, Schatten, Radiosity Verfahren, Transparenz, Lichtbrechung und Kaustiken
Lehrmethoden - me-
thods
Die Vorlesung selbst vermittelt die Theorie und Grundlagen für die Imple-mentierung der Algorithmen. Im betreuten Praktikum steht den Teilnehmern Sourcecode zur Verfügung, der um die in der Vorlesung behandelten Inhalte erweitert wird. Die Studierenden übersetzen und testen ihren Quellcode so-fort.
Die frühen Beispiele der Vorlesung setzen auf maximale Kürze und Über-sicht und verzichten auf aufwendige Grafikframeworks. Die fortgeschritten Beispiele setzen teilweise auf der OpenGL Grafikbibliothek auf, die auch in der Vorlesung behandelt wird.
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat.habil. Thomas Haenselmann und Mitarbeiter
58
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Teilnahmevoraus-setzungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 90 Stunden Lehrveranstaltungen 60 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleistun-
gen/ Wichtung/
Dauer
Cred-
its in SWS
Grafiksysteme 2 0 4 -
schriftliche Prü-
fung 90 Minuten,
alternativ: Beleg
5
Empf. Literatur - literature
Klaus Zeppenfeld "Lehrbuch der Grafikprogrammierung: Grundlagen, Programmierung, Anwendung", Spektrum Akademischer Verlag; Auf-lage: 1 (21. Oktober 2003), ISBN-10: 3827410282, ISBN-13: 978-3827410283
Alfred Nischwitz, Max Fischer, Peter Haberäcker, Gudrun Socher, "Computergrafik und Bildverarbeitung: Band I: Computergrafik", Vie-weg+Teubner Verlag (8. September 2011), ISBN-10: 3834813044, ISBN-13: 978-3834813046
J. X. Chen, C. Chen, "Foundations of 3D Graphics Programming: Us-ing JOGL and Java3D", Springer, Berlin; Auflage: 2nd ed. (August 2008), ISBN-10: 1848002831, ISBN-13: 978-1848002838
R. S. Wright, N. Haemel, G. Sellers, B. Lipchak, "OpenGL SuperBi-ble: Comprehensive Tutorial and Reference”, Addison-Wesley Long-man, Amsterdam; Auflage: 5th revised edition. (13. Juli 2010), ISBN-10: 0321712617, ISBN-13: 978-0321712615
R. J. Rost, B. Licea-Kane, D. Ginsburg, J. M. Kessenich, B. Lichten-belt, H. Malan, M. Weiblen, "OpenGL Shading Language”, Addison-Wesley Longman, Amsterdam; Auflage: 3rd revised edition. (20. Juli 2009), ISBN-10: 0321637631, ISBN-13: 978-0321637635
E. Lengyel, "Mathematics for 3D Game Programming and Computer Graphics”, Verlag: Cengage Learning Emea; Auflage: 0003 (22. Juni 2011), ISBN-10: 1435458869, ISBN-13: 978-1435458864
T. Akenine-Möller, E. Haines, N. Hoffman, "Real-time Rendering”, Pe-ters, Wellesley; Auflage: 3. Auflage. (25. Juli 2008), ISBN-10: 568814240, ISBN-13: 978-1568814247
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Allgemeine und Digitale Forensik, Informatik
59
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
Echtzeitverarbei-
tung
ECTS Credits 5
Kürzel - short form
Semester
- semester 5
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Die sequentielle Betrachtungsweise von Einzelprozessen soll um die pa-rallele beim Zusammenspiel nebenläufiger Prozesse ergänzt werden. Da-bei werden die Annahmen der klassischen Programmierung aufgebro-chen und der Studierende wird zu Programmsystemen geführt, die ne-benläufig, verteilt und echtzeitabhängig sind (Fachkompetenz). Hier soll der Student befähigt werden, ein Echtzeitsystem selbständig zu modellie-ren (vorzugsweise mit Petri-Netz) und zu implementieren (vorzugsweise in ANSI-C) (Methodenkompetenz). Innerhalb der Seminare diskutieren die Teilnehmer Lösungsmöglichkeiten (Kommunikations-kompetenz). In den praktischen Übungen im Computerlabor müssen die Studierenden selbständig nach Lösungswegen suchen und diese implementieren (Selbstkompetenz).
Lehrinhalte - content
sequentielle und parallele Prozesse (Prozessbegriff, Zeitvarianz) Verwaltung paralleler Prozesse (konkurrierende und kooperierende
Prozesse, Verwaltungsaufgaben, -werkzeuge, -strategien, Begriffe) Betriebsmittelverwaltung (physische Betriebsmittel: Prozessor, Spei-
cher, Zeitgeber, Ein-/Ausgabe und abgeleitete Betriebsmittel) Beschreibung von Echtzeitsystemen (Petri-Netze ohne, mit und mit un-
terscheidbaren Marken, formale Beschreibungen, Zeitdiagramme) Echtzeitbetriebssysteme (Klassifizierung, typische API von Echtzeit-
Kernen, relevante in der Praxis, Entscheidungskriterien für Einsatz)
Echtzeitsprachen (Hochsprachen: Pearl; Ergänzung prozeduraler Spra-chen; zugeschnittene Sprachen für eingebettete Systeme)
Lehrmethoden - me-
thods
Die Vorlesung vermittelt Grundwissen und Konzepte zu Echtzeitsyste-men.
Im Seminar wird der Entwurf typischer Echtzeitsysteme diskutiert und ausgehend vom Petri-Netz in einer Echtzeitsprache implementiert.
Auf dieser Basis erfolgt im Praktikum die Codierung der Beispiellösung, die Messung der Prozesslaufzeiten, die Untersuchung auf Deadlock-Freiheit sowie die Diskussion des Echtzeitverhaltens.
Dozententeam verantwortlich
- lecturers Prof. Dr.-Ing. Jürgen Ruck
Teilnahmevoraus-setzungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 90 Stunden Lehrveranstaltungen 60 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
60
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleistun-
gen/ Wichtung/
Dauer
Credits in SWS
Echtzeitverar-
beitung 2 2 2 -
Laborarbeit (3/10),
schriftliche Prü-
fungsleistung (7/10)
5
Empf. Literatur - literature
Herrtwich, R. G.; Hommel, G.: Nebenläufige Programmierung, Sprin-ger-Verlag
Tanenbaum, A.S.: Moderne Betriebssysteme, Pearson Studium, Prentice Hall/München
Ghassemi-Tabrizi, A.: Realzeitprogrammierung, Springer-Verlag Wörn, H.; Brinkschulte, U.: Echtzeitsysteme, Springer-Verlag
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Allgemeine und Digitale Forensik, Informatik
61
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name Web Analytics
ECTS Credits 5
Kürzel - short form
Semester
- semester 5
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Wahlpflichtmodul Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
"If I have 3 million customers on the Web, I should have. 3 million stores on the Web”. (Jeff Bezos, Gründer und CEO amazon.com).
Ergänzend zum Modul "Data Mining" wird in diesem Modul ausschließ-lich auf die Daten-Erhebung und -Analyse im Online-Bereich fokussiert. Insbesondere der Handel aber zunehmend auch immer mehr Services sind im Web zahlreich vertreten. Über Web-basierte Geschäftspro-zesse (in Portalen und Shops) erheben sie über Anwender und Kunden enorme Datenmengen die mittels Web Analytics zu wertvollen Informa-tionen "veredelt" werden können. Die Wissens- und Kompetenzvermitt-lung über die Erhebung (Online-Marktforschung), das Auswerten (Web Mining) sowie die automatisierte Anwendung der aus den Daten ge-wonnenen Erkenntnisse (z. B. in A-B-Tests über Realtime Product Recommendation Engines) steht im Zentrum dieses Moduls.
Die Absolventen beherrschen grundlegende Prinzipien und Verfahren rund um das Thema Personalisierung und Individualisierung im Web. Sie sind in der Lage, das Web-Portal als eine, sich dem Verhalten der Anwender und Kunden adaptiv anpassende Interaktions-Plattformen zu verstehen und zu nutzen. Sie werden im Rahmen ihres Praktikums u.a. auch eigenständig Software-Lösungen programmieren und online testen. Hierbei werden sie im Web frei verfügbare APIs (Programmier-schnittstellen zum Zugriff auf Online-Daten) der "großen" Portale wie Amazon, Google und eBay kennenlernen sowie bei ihrer Softwareent-wicklung selbständig nutzen.
Lehrinhalte - content
Vorstellung und Umgang mit Systemen wie Google Analytics, Web-mastertools, Adwords, Adsense, Website Optimizer, ...
gezielte Erhebung von Online-Daten in Online-Experimenten zur Marktforschung (Varianten/A-B-Tests),
Analyse von "Click Data" im Web 1.0 (User-Tracking) und "Tagging Data" im Web 2.0 (z.B. del.icio.us),
Intention Data: Search (z. B. google, yahoo, ...), Attention Data: Discovery (z. B. amazon), Modeling People and their Interactions: Reputation Systems and
Social Network Analysis (Xing, facebook), Modeling Products and Collective Intelligence: Realtime Product
Recommender Systems (z. B. prudsys), Modeling Situation and Location (z. B. local based services).
Lehrmethoden - methods
In der Vorlesung werden die Mechanismen der Online-Daten-Erhe-bung (incl. Online-Experimente) und -Auswertung (Web Analytics) ver-mittelt. Es werden praktische Beispiele anhand großer, innovativer Web-Portale und - Shops vorgestellt und "hinter die Kulissen" deren Lösungen geblickt. Im Praktikum erfolgt die Programmierung von Web-Analytics-Lösungen im Team von 2-3 Studierenden. Hierbei werden freie Programmier-Tools sowie frei verfügbare Schnittstellen (API ́s) zum Daten-Zugriff verwendet.
62
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Dozententeam verantwortlich
- lecturers Prof. Dr.-Ing. Andreas Ittner
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
Web Analytics 2 0 2 - Beleg 5
Empf. Literatur - literature
Vorlesungsmanuskript (Folienkopien)
Baldi, P; Frasconi P.; Smyth, P.: Modeling the Internet and the
Web: Probabilistic Methods and Algorithms, John Wiley and Sons,
2003, ISBN 0470849061.
Pyle, D.: Business Modeling and Data Mining, Morgan Kaufmann,
2003, ISBN 155860653X.
Pyle, D.: Data Preparation for Data Mining, Morgan Kaufmann,
1999, ISBN 1558605290.
Shapiro, C. and Varian, H.R.: Information Rules, Harvard Business
School Press, 1999, ISBN 087584863X.
Segaran, T.: Programming Collective Intelligence: Building Smart
Web 2.0 Applications, O\'Reilly, 2007, ISBN 0596529325.
API-Schnittstellen-Beschreibungen z.B. von Amazon, eBay,
Google, etc
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Allgemeine und Digitale Forensik, Informatik
63
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang - course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss - degree Bachelor Sc.
Modulname - module name
Biosimulation ECTS Credits
5
Kürzel - short form Semester
- semester 5
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Wahlpflichtmodul Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language
Deutsch Dauer
- duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Die Studierenden werden befähigt, biologische Prozesse zu modellie-
ren und zu simulieren. Sie lernen, die durch Simulation gewonnenen
Resultate zu interpretieren und zu dokumentieren. Ergänzend zu den
bioinformatischen Algorithmen werden Techniken und Methoden ken-
nengelernt, die Computersimulationen von komplexen biologischen
Sachverhalten ermöglichen.
Lehrinhalte - content Einführung in die 3D-Molekülstrukturdarstellung (Jmol) Minimierung der freien Energie Strukturbasierter Vergleich von Biomolekülen Strukturvorhersage für Proteine (Gitter-Modell, Protein-Threading) Homologie-Modelling Grundbegriffe der nichtlinearen Dynamik am Beispiel von Zellpopulationen Einführung in die Molekulardynamik und Anwendung Einführung Monte-Carlo-Verfahren und Anwendung Einführung Neuronale Netze und Anwendung Zelluläre Automaten für die Membranmodellierung
Lernmethoden - methods
Vorlesungen: In der Vorlesung wird der Stoff der jeweiligen Veranstal-tung von der Lehrkraft vorgetragen und erläutert. Die Lehrkräfte vermit-teln Lehrinhalte unter Hinweis auf Fachliteratur und regen zu eigenem Arbeiten und kritischem Denken an.
Übungen/Praktika: Die Übungen finden in der Regel begleitend zur Vorlesung in kleinen Gruppen statt. In den Übungsgruppen wird der Vor-lesungsstoff schwerpunktmäßig wiederholt und die praktische Anwen-dung des Gelernten anhand von Übungs- und Programmieraufgaben, welche in Labors stattfinden, geübt.
Darüber hinaus werden Softwarepraktika angeboten, in denen die Stu-dentinnen und Studenten den Umgang mit Software im Alltag der Bio-informatik kennen lernen und Erfahrungen im Bereich der Projektab-wicklung sammeln.
Seminare: Seminare dienen der exemplarischen Einarbeitung in In-halte, Theorien und Methoden der Bioinformatik anhand überschauba-rer Themenbereiche. Die Studentinnen und Studenten erarbeiten, prä-sentieren und diskutieren unter Anleitung einer Lehrkraft Lehrinhalte an-hand von Fachliteratur und empirischen Erkenntnissen.
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Dirk Labudde und Mitarbeiter
64
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Teilnahmevorausset-zungen
- admission
Mathematische Grundkenntnisse insbesondere in der Statistik, der Lineare Algebra und der Optimierung,
Grundkenntnisse im Umgang mit Datenbanken. Kenntnisse in der Programmierung
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltung
90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung und Prü-fung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Empf. Literatur
- literature V. Knopp, K. Müller: Gene und Stammbäume, Spektrum, 2009
R. Merkel, S. Waack: Bioinformatik Interaktiv, WILEY-VCH, 2003
Leitfäden und Monographien der Informatik, R. Brause, Neuronale Netze, Teubner, 1991
M.-T. Hütt: Datenanalyse in der Biologie, Springer, 2001
R. Haberland: Molekulardynamik, Vieweg, 1995
Verwendung
- application Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
Lerneinheiten - units
V S P
PVL Prüfungs-leis-tungen/ Wich-tung/ Dauer
Credits in SWS
Biosimulation 2 1 1 Labor-testat
schriftliche Prüfung
90 Minuten 5
65
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang - course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss - degree
Bachelor Sc.
Modulname - module name
Biodatenbanken ECTS Credits
5
Kürzel - short form Semester
- semester 5
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Wahlpflichtmodul Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language
Deutsch Dauer
- duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Wie recherchiert man in einer Datenbank nach molekularbiologi-
schen Daten?
Wie fokussiert man eine Sequenzähnlichkeitssuche?
Wie können Suchergebnisse gefiltert und interpretiert werden?
Dies sind nur einige Fragen, die in der Vorlesung und Übung beantwor-
tet werden sollen (Teil 1). Doch neben der Recherche steht auch die
Aufbereitung und Speicherung von extrahierten Daten in selbst entwor-
fenen und umgesetzten relationalen Datenbanken (Teil 2). Der Student
und die Studentinnen lernen mit Datenbanken und anderen Ressourcen
der Bioinformatik effizient zuarbeiten (Ausbildung von Fach- und Me-
thodenkompetenz).
Lehrinhalte - content Teil 1: Biowissenschaftliche Datenbanken - Aufbau biowissenschaftli-
cher Datenbanken
Datenbank-Übersichten (Primär- und Sekundärdatenbanken)
Die Datenbanken des National Center for Biotechnology Infor-
mation (NCBI)
Die Datenbanken des European Bioinformatics Institute (EBI)
o GenBank
o UniProt - Universal Protein Resource
o Sequenzformate
o Entrez – NCBI ́s datendankübergreifende Suchma-
schine
Teil 2: Relationale Datenbanken
Grundbegriffe, Datenmodelle, Relationales Datenmodell
Grundlagen von Abfragesprachen (Relationen)
SQL-Standard
Konzeptioneller und Physischer Datenbankentwurf
Auswertung von Anfrageoperationen
Lernmethoden - methods
Vorlesungen: In der Vorlesung wird der Stoff der jeweiligen Veranstal-tung von der Lehrkraft vorgetragen und erläutert. Die Lehrkräfte vermit-teln Lehrinhalte unter Hinweis auf Fachliteratur und regen zu eigenem Arbeiten und kritischem Denken an.
Übungen/Praktika: Die Übungen finden in der Regel begleitend zur Vorlesung in kleinen Gruppen statt. In den Übungsgruppen wird der Vor-lesungsstoff schwerpunktmäßig wiederholt und die praktische Anwen-dung des Gelernten anhand von Übungs-, Programmier- und Anwen-dungsaufgaben, welche in Laboren stattfinden, geübt. Darüber hinaus werden Softwarepraktika angeboten, in denen die Stu-dentinnen und Studenten den Umgang mit Software im Alltag der Bioin-formatik kennen lernen und Erfahrungen im Bereich der Projektabwick-lung sammeln.
66
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Dozententeam verantwortlich
- lecturers
Prof. Dr. rer. nat. Dirk Labudde und Mitarbeiter
Teilnahmevorausset-zungen
- admission
Mathematische Grundkenntnisse insbesondere in der Statistik, der Lineare Algebra und der Optimierung (empfohlen)
Kenntnisse in der Programmierung sind ebenfalls von Vorteil
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon
60 Stunden Lehrveranstaltung
90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung und Prü-
fung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Empf. Literatur
- literature N. Gaedeke: Biowissenschaftlichrecherchieren, Birkhäuser, 2007
G. Lausen: Datenbanken, Spektrum, 2005
J.Hegewald: Informationsintegration in Biodatenbanken,
Vieweg+Teubner, 2009
Verwendung
- application Bachelorstudiengang Allgemeine und Digitale Forensik
Lerneinheiten - units
V S P PVL
Prüfungsleistun-gen/ Wichtung/
Dauer Credits
in SWS
Biodatenbanken 2 0 2 Labortes-
tat schriftliche Prüfung
90 Minuten 5
67
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
C++ ECTS Credits
5
Kürzel - short form
Semester
- semester 5
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Pflicht Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Ziele des Moduls sind neben dem Erlernen der Programmiersprache C++ die Vertiefung der Fach- und Methodenkompetenzen auf dem Ge-biet der objektorientierten Softwareentwicklung:
Die Absolventen sind in der Lage, die in den ersten Semestern erlernte objektorientierte Denkweise in eigene Projekte mit der Programmiersprache C++ umzusetzen.
Sie sind in der Lage mit Build-Umgebungen umzugehen und Abhängigkeiten mit übersetzten Bibliotheken und von Quellcode-dateien untereinander zu berücksichtigen.
Die Absolventen kennen spezielle Unterschiede zwischen Java und C++ und denen zwischen interpretiertem um kompiliertem Code im Allgemeinen.
Sie können Probleme mit Hilfe von Threads und Prozessen parallelisieren. Sie sind damit in der Lage, die in den nächsten Jahren zu erwartenden massiv-parallelen Prozessorarchitekturen zu nutzen.
Die Absolventen beherrschen mindestens eine C++ Entwicklungs-umgebung.
Lehrinhalte - content
Programmentwicklungsumgebungen für C++
Erweiterungen von C im Sinn eines "besseren C" wie Namensbereiche, Funktionen mit voreingestellten Argumenten, ...
Klasse als abstrakter Datentyp, Definieren von Klassen, Erzeugen von Objekten, Verwendung und Überladen von Operatoren
Aggregation und Assoziation von Objekten
Vererbung
o einfache Vererbung mit Zugriffsrechten, Methodenauswahl, Polymorphismus,
o Mehrfachvererbung mit den verschiedenen Strukturen und Zugriffspfaden
Ausnahmebehandlung
Generische Programmierung – Klassentemplates
Friend-Funktionen und -Klassen
Container und Algorithmen der C++Standardbibliothek für Objekte einfacher und polymorpher Typen
die Bibliotheken BOOST und eine Grafik- bzw. Oberflächenbibli-othek
68
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Lehrmethoden - methods
Vermittlung theoretischer Kenntnisse in der Vorlesung mit Folien und durch die Analyse von Quellcodebeispielen. Vertiefung durch Program-mieraufgaben, die im Selbststudium am eigenen Computer vorbereitet und im Praktikum diskutiert werden. Aufgaben, Links zu Zusatzliteratur, Tests und Hinweise werden auf der Webseite des Dozenten zur Verfü-gung gestellt. Die Lehrveranstaltung verwendet ausschließlich frei ver-fügbare Werkzeuge.
Dozententeam verantwortlich
- lecturers Prof. Dr. rer. nat. habil. Thomas Haenselmann
Teilnahmevorausset-zungen
- admission
Grundlegende Kenntnisse in einer höheren prozeduralen Programmier-sprache
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
C++ 2 0 2 Labor-testat
schriftliche Prü-
fung 90 Minuten,
alternativ: Beleg
alternativ: Pro-
grammieraufgabe
5
Empf. Literatur - literature
M. A. Weiss, C++ for JAVA Programmers, Pearson Prentice Hall,
2004
A. Polukhin, Boost C++ Application Development Cookbook, Pack
Publishing Ltd, 2013
B. Stroustrup, The C++ Programming Language, Fourth Edition,
Pearson Education, 2014
Breymann, U. Der C++-Programmierer, Hanser , 2011
Will, T.W.: C++11 programmieren Galileo Computing 2012
Wolf, J.: Qt 4.6 Galileo Computing 2010
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Allgemeine und Digitale Forensik, Informatik, Medieninformatik
69
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
C# ECTS Credits
5
Kürzel - short form
03-CSHRP Semester
- semester 5
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Wahlpflichtmodul Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Die Studierenden besitzen die Fachkompetenz, grundlegende Pro-grammiertätigkeiten mittels Programmiersprache C# als wichtigste Sprache der Visual Studio.NET-Programmierumgebung und des .NET-Frameworks durchführen zu können. Sie erlangen die Methodenkompetenz, objektorientiert in der Program-miersprache C# Software entwickeln zu können, nachdem sie zuvor die Grundkenntnisse in einer anderen objektorientierten Sprache (vorzugs-weise Java) bereits erworben haben. Die Studierenden erlangen zudem die soziale Kompetenz, als Team-mitglied erfolgreich an C#-Programmentwicklungen unter Windows- und .NET-Umgebungen mitzuwirken.
Lehrinhalte - content
Einführung Unterschiede zu anderen objektorientierten Programmiersprachen
(z.B. Java) wichtige Funktionen der Visual Studio.NET – Programmierumge-
bung Datentypen und Ablaufsteuerung Objektorientierte Programmierung Interfaces Dateizugriffe Einführung in Windows.Forms und WPF wichtige Standard-Steuerelemente Möglichkeiten zur Grafikprogrammierung Beispiele für weitere wichtige Programmiertechnik
Lehrmethoden - methods
Die Vorlesung vermittelt grundlegende (theoretische) Kenntnisse mit-tels Folien, Beamer-Präsentationen und Tafel. Im betreuten Praktikum werden Programmieraufgaben wachsender Komplexität mit C# (Visual Studio.NET) bearbeitet.
Dozententeam verantwortlich
- lecturers Prof. Dr.-Ing. Jürgen Ruck
Teilnahmevorausset-zungen
- admission
Grundlagen der Informatik Grundsätzliche Beherrschung einer modernen objektorientierten Pro-grammiersprach
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 90 Stunden Lehrveranstaltungen 60 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung
70
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinhei-
ten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
C# 2 0 2 La-bor-
testat
schriftliche Prü-
fung 90 Minu-
ten, alternativ:
Program-
mieraufgabe
5
Empf. Literatur - literature
Doberenz, Walter; Gewinnus, Thomas: Visual C# 2012 - Grundla-
gen und Profiwissen, Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG 2012
Kühnel, Andreas: Visual C# 2012: Das umfassende Handbuch -
Spracheinführung, Objektorientierung, Programmiertechniken, Gali-
leo Computing 2012
Frischalowski, Dirk: Visual C# 2010 – Einstieg für Anspruchsvolle
Addison-Wesley Verlag 2010
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Allgemeine und Digitale Forensik, Informatik
71
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name Systemprogram-
mierung
ECTS Credits
5
Kürzel - short form
03-SYPRO Semester
- semester 5
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Wahlpflichtmodul Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Das Betriebssystem Linux zeichnet sich durch eine kompakte und über-sichtliche POSIX-konforme Programmierschnittstelle aus, die auch in anderen Betriebssystemen wiederzufinden ist.
Die Absolventen des Moduls erlangen sach- und fachbezogene Metho-denkompetenzen auf dem Gebiet der systemnahen Softwareentwick-lung am exemplarischen Beispiel Linux.
Die Absolventen verfügen über Fähigkeiten und Fertigkeiten zur Prob-lemlösung durch Umsetzung wichtiger Konzepte von Multitask-Be-triebssystemen (Prozesse, Interprozesskommunikation, Client-Server-Architekturen, POSIX-Threads).
Die Absolventen sind in der Lage, Netzwerkanwendungen auf der Basis von Sockets zu Implementieren. Sie kennen die Konzepte von Remote Procedure Calls und verteilten Objekten (CORBA).
Die Absolventen sind auf Sicherheitsprobleme sensibilisiert. Sie verfü-gen über Fähigkeiten zur Fehlersuche in Multitask-, Multithread- und verteilten Umgebungen.
Lehrinhalte - content
UNIX-Dateisystem (Dateitypen, Inodes, Verzeichnisse, Links, Da-teisperren, E/A-Multiplex)
Programmieren von Linux-Gerätetreibern UNIX - Prozesssystem (Begriffe, Zustände, Erzeugen von Prozes-
sen, Prozessmanagement) Client-Server-Konzept Interprozesskommunikation mit Pipes und Named Pipes Messages, Shared Memory und Semaphore (SystemV und
POSIX) POSIX-Threads Lokale Sockets Internet-Sockets Überblick zu Middleware (RPC und CORBA)
Lehrmethoden - methods
Vermittlung theoretischer Kenntnisse in der Vorlesung. Vertiefung durch Programmieraufgaben, die im Selbststudium am eigenen Com-puter vorbereitet und im Praktikum vorgestellt, diskutiert und bewertet werden. Aufgaben, Links zu Zusatzliteratur, Tests und Hinweise wer-den im Intranet zur Verfügung gestellt. Die Lehrveranstaltung stützt sich ausschließlich auf frei verfügbare Open Source Werkzeuge.
Dozententeam verantwortlich
- lecturers Prof. Dr.-Ing. habil. Joachim Geiler
Teilnahmevorausset-zungen
- admission
Keine
72
Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung und Prü-fung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
Systempro-
grammierung 2 0 2 -
sonstige Prü-
fungsleistung
Übung (3/10),
schriftliche Prü-
fung 90 Minuten
(7/10)
5
Empf. Literatur - literature
Wolf, J.: Linux-Unix-Programmierung Galileo Computing 2009
Kerrisk, M.: The Linux Programming Interface No Starch Press
2010
Stevens, W.R., Rage, S.A.: Advanced Programming in The UNIX
Environment (2nd Ed.) Addison-Wesley 2005
Quade, J.; Kunst, E.-K.: Linux-Treiber entwickeln, dPunkt.verlag
2011
Zahn, M.: UNIX-Netzwerkprogrammierung, Springer 2006
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Allgemeine und Digitale Forensik, Informatik
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Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
Studiengang
- course Allgemeine und Di-
gitale Forensik
Abschluss
- degree B. Sc.
Modulname - module name
Parallelverarbei-
tung
ECTS Credits 5
Kürzel - short form
03-PARV Semester
- semester 5
Pflicht/Wahl-Modul - obligatory/optional
Wahlpflichtmodul Häufigkeit
- frequency jährlich (WS)
Unterrichtssprache - teaching language Deutsch
Dauer - duration 1 Semester
Ausbildungsziele - objectives
Die Teilnehmer gewinnen ein vertieftes Verständnis über verschiedene Formen der Parallelität in der Realität.
Parallelrechner bzw. Cluster kommen inzwischen nicht mehr nur für we-nige "grandchallenges" zum Einsatz, sondern zunehmend auch in vie-len wissenschaftlichen Einrichtungen und vor allem auch
in Unternehmen, sowohl im engeren IT-Bereich (z.B. Provider für Web-Dienste) als auch im industriellen Umfeld (z.B. Automobilbau).
Daher lernen die Studierenden entsprechende Konzepte zur Lösung ty-pischer praktischer Probleme mit Hilfe von Parallelrechnern bzw. Com-puter-Clustern oder -Netzwerken kennen. Dies schließt neben der nöti-gen Fachkompetenz vor allem den Erwerb von Analyse- und Evaluati-onskompetenz (Fähigkeit zur Einschätzung hins. möglicher Lösungs-wege und deren Bewertung) ein.
Dazu werden Fachwissen und Methoden vermittelt, um Lösungsideen praktisch unter Nutzung von Parallelrechnern bzw. Clustern umzuset-zen und schließlich auch zu bewerten. Durch die für das praktische Pro-jekt erforderliche Teamarbeit werden zusätzlich soziale Kompetenzen vermittelt und praktische Erfahrungen beim Projektmanagement ver-tieft.
Lehrinhalte - content
Aktuelle Probleme, die sich mit herkömmlichen Verarbeitungskon-zepten nicht oder nicht effizient beherrschen lassen
aktuelle Anwendungen für die Parallelverarbeitung Aktuelle Parallelverarbeitungssysteme und -Konzepte (state of the-
art) Klassifikationsschemata im Umfeld von Parallelverarbeitung Typische Parallelrechner-Architekturen und ihre Funktionsweise Leistungsbewertung von Parallelrechnern, Betriebssysteme für Parallelrechner, Programmiersprachen zur Parallelverarbeitung
[Der Begriff Parallelrechner dient hier als Oberbegriff für verschie-dene Formen]
Lehrmethoden - methods
Die Vorlesung vermittelt im Wesentlichen theoretisches Fachwissen und Zusammenhänge im Bereich der Parallelverarbeitung, illustriert durch praktische Beispiele. Durch ein im Team (Projektarbeit) selbständig zu bearbeitendes Prob-lem, das sich für eine Lösung mittels Parallelverarbeitung eignet, kann dieses Wissen praktisch angewendet werden und muss gleichzeitig selbständig erweitert werden (z.B. durch Einarbeitung in eine geeignete Programmierumgebung für die Implementierung einer Parallel-Lö-sung).
Dozententeam Prof. Dr.-Ing. Uwe Schneider
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Modulhandbuch Allgemeine und Digitale Forensik
verantwortlich
- lecturers
Teilnahmevorausset-zungen
- admission Keine
Arbeitslast - workload h/w
150 Stunden, davon 60 Stunden Lehrveranstaltungen 90 Stunden Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung und Prü-fung
Lehreinheitsformen – mode of teaching
und
Prüfungen
- examination
Lehreinheiten
- units
V S P
PVL
Prüfungsleis-
tungen/ Wich-
tung/ Dauer
Credits in SWS
Parallelverar-
beitung 0 2 2 -
Programmierauf-
gabe (6/10),
schriftliche Prü-
fung 60 Minuten
(4/10)
5
Empf. Literatur - literature
Bauke, H.; Mertens, St.: Cluster Computing. Berlin: Springer, 2006
Bengel, G. u.a.: Masterkurs Parallele und verteilte Systeme. Wies-
baden: Vieweg/Teubner, 2008
Gropp, W.; Lusk, E; Skjellum, A.: MPI - eine Einführung. Mün-
chen/Wien: Oldenbourg, 2007
MPI 3.0: A massage passing interface standard version 3.0. MPI
forum, Sept. 2012
Pacheco, P.S.: An introduction to parallel programming. Elsevier
Inc. 2011
Rauber, Th.; Rünger, G.: Parallele und verteilte Programmierung.
Berlin: Springer, 2013
Rauber, Th., Rünger, G.: Multicore: Parallele Programmierung.
Berlin: Springer, 2008
Schwandt, H.: Parallele Numerik - eine Einführung. BG Teubner,
2003.
Waldschmidt, K. (Hrsg.): Parallelrechner - Architekturen, Systeme,
Werkzeuge. BG Teubner, 1995
Schwederski, Th., Jurczyk, M.: Verbindungsnetzwerke. BG Teub-
ner, 1996
Tanenbaum, A.S., Austin,T.; Computerarchitektur, München:
Pearson Studium, 2014
Online-Dokumente (WWW), z.B. zu PVM, MPI, u.a.
www.top500.org
Zeitschriften: Distributed Computing; Cluster Computing; Int. Jour-
nal of Parallel Programming (Springer)
Verwendung - application
Bachelorstudiengänge Allgemeine und Digitale Forensik, Informatik, Masterstudiengang Molekularbiologie/Bioinformatik,